‫Hé, hier is Andre met een snelle kleine tip voor je. In de volgende paar
‫video's gaat Danielle je zijn machine learning-workflow laten zien.
‫En een van de dingen die hij gaat doen is, nou ja, de data opschonen, transformeren en er allerlei
‫manipulaties aan doen.
‫Ik wil dat we het nu op hoog niveau bekijken, want als we met Jupiter-notebooks werken, kan het
‫erg verwarrend worden.
‫Het lijkt bijna alsof we een heleboel stappen doen zonder het waarom te begrijpen.
‫Maar ik wil hier een stap terug doen en begrijpen waarom we de dingen doen die we in de komende video's
‫gaan doen.
‫Zie je, als datawetenschapper betekent meer data niet per se dat het altijd goed is.
‫Ik bedoel, ja, over het algemeen geldt dat hoe meer gegevens we hebben, hoe meer gegevens we moeten verwerken.
‫Maar aan het eind van de dag kunnen we volledig nutteloze gegevens hebben.
‫We willen alleen bruikbare gegevens zodat we echte resultaten kunnen krijgen, echte bruikbare stappen die we kunnen nemen.
‫En wat we Danielle gaan zien doen, is deze stap doen voordat we zelfs ons machine learning-model hebben gemaakt.
‫Zie je, we willen deze stap uitvoeren.
‫Gegevens opschonen, gegevens transformeren en gegevens verminderen.
‫Laten we het daar dus over hebben.
‫Waarom moeten we gegevens opschonen?
‫Welnu, we willen gegevens verwijderen en vervangen.
‫Omdat er soms gegevens ontbreken, kunnen we tabellen hebben met ontbrekende waarden, ontbrekende labels.
‫Dat zal ons niet helpen en het zal ons niet in staat stellen om het juiste machine learning-model te bouwen.
‫Dus meestal verwijderen we een rij of een kolom die leeg is of velden bevat, of we kunnen een soort gemiddelde
‫berekenen als we doen, huizenprijzen vullen een lege prijslijst tot misschien een gemiddeld huis.
‫U kunt zelfs enkele uitschieters in uw gegevens opmerken en deze gewoon verwijderen.
‫Het volgende is datatransformatie.
‫Zie je, computers begrijpen concepten niet echt, toch?
‫Meestal begrijpen computers alleen enen en nullen, eigenlijk alleen cijfers.
‫Om computers te kunnen leren, willen we onze gegevens meestal omzetten in een vorm die
‫een computer kan begrijpen.
‫Dus wat we gaan zien is dat Daniel een deel van onze informatie daadwerkelijk omzet in getallen.
‫Je hebt misschien dingen als de prijs van een huis of een salaris die getallen zijn en voor ons gemakkelijk om
‫modellen mee te maken, omdat computers getallen vrij gemakkelijk begrijpen.
‫Maar het kan moeilijk zijn om te weten wat een kleur is, wat groen is, wat blauw is, een computer begrijpt dat
‫niet.
‫In plaats daarvan zetten we kleuren om in getallen zoals RGB-kleuren, zodat een computer het begrijpt.
‫Een goede manier waarop we gegevens transformeren, is meestal tussen nullen en enen, zoals: heeft u een hartaandoening
‫of kent u geen hartaandoening?
‫Een hartziekte van nul is er één.
‫We moeten ervoor zorgen dat gegevens over de hele linie dezelfde eenheden gebruiken.
‫Misschien gebruikt de ene data meters, de andere data gebruikt yards.
‫Dit idee om gegevens om te zetten in een bruikbare vorm is echt, heel moeilijk en het komt gewoon met
‫oefening.
‫Maar je zult zien, Daniel, hoe hij data transformeert zodat het steeds werkbaarder wordt.
‫Dus als we de gegevens eenmaal hebben opgeschoond, nadat we de gegevens hebben getransformeerd, is de volgende stap het verkleinen van onze gegevens.
‫Waarom onze data verkleinen?
‫Willen we niet zoveel mogelijk data?
‫Nou ja, in theorie wel, maar onthoud, alles kost geld.
‫Hoe meer gegevens we hebben, hoe meer C. P. U, hoe meer energie het ons kost om onze berekening uit te voeren.
‫Dus als we hetzelfde resultaat kunnen behalen met minder data, scheelt dat ons geld.
‫Het bespaart bedrijven geld, vooral grote bedrijven zoals Google die veel gegevens hebben en veel
‫CPU's gebruiken.
‫Soms kan Daddio-gegevensreductie ook dimensionaliteitsreductie worden genoemd.
‫Of kolomreductie, u kunt veel kolommen in uw tabel hebben, maar het maakt de dingen echt, erg traag,
‫zodat u enkele kolommen kunt verwijderen die u misschien niet relevant vindt en die niet nodig zijn voor uw
‫machine learning-model.
‫Nogmaals, dit zijn dingen waar Daniël doorheen gaat.
‫Maar ik wil dat je dit in gedachten houdt, het idee dat je als datawetenschapper niet zomaar kunt aannemen dat
‫alle data die je hebt automatisch perfect zullen zijn.
‫Je moet het schoonmaken.
‫Je moet het transformeren.
‫Je moet het verminderen.
‫Dit idee om gegevens door elkaar te halen of gegevens te verplaatsen in een vorm die nuttig voor u is, maakt deel uit van de vaardigheid.
‫Dus kijk hoe Daniël dat doet en leer gaandeweg.
‫Ik zie je in de volgende.
‫Tot ziens.