‫Hai, Andre di sini dengan sedikit tip cepat untuk Anda sekarang selama beberapa video berikutnya,
‫Danielle akan menunjukkan alur kerja pembelajaran mesinnya kepada Anda.
‫Dan salah satu hal yang akan dia lakukan adalah, membersihkan data, mengubahnya dan melakukan segala
‫macam manipulasi padanya.
‫Sekarang, saya ingin kita mengambil pandangan tingkat tinggi sekarang, karena ketika kita bekerja dengan notebook Jupiter, itu
‫bisa sangat membingungkan.
‫Sepertinya kita melakukan banyak langkah tanpa memahami alasannya.
‫Tapi saya ingin mengambil langkah mundur di sini dan memahami mengapa kami melakukan hal-hal yang akan kami lakukan selama beberapa
‫video berikutnya.
‫Anda lihat, sebagai ilmuwan data, lebih banyak data tidak selalu berarti selalu baik.
‫Maksud saya, ya, umumnya semakin banyak data yang kita miliki, semakin banyak data yang harus kita kerjakan.
‫Tetapi pada akhirnya, kita dapat memiliki data yang sama sekali tidak berguna.
‫Kami hanya menginginkan data yang berguna sehingga kami bisa mendapatkan hasil nyata, langkah nyata yang dapat kami lakukan.
‫Dan apa yang akan kita lihat Danielle lakukan adalah melakukan langkah ini bahkan sebelum kita membuat model pembelajaran mesin kita.
‫Anda lihat, kami ingin menjalankan langkah ini.
‫Membersihkan data, mengubah data dan mereduksi data.
‫Jadi mari kita bicara tentang itu.
‫Mengapa kita perlu membersihkan data?
‫Nah, kami ingin menghapus dan mengganti data.
‫Karena terkadang data hilang, kan, kita mungkin memiliki tabel dengan nilai yang hilang, label yang hilang.
‫Itu tidak akan membantu kami dan tidak akan memungkinkan kami membangun model pembelajaran mesin yang tepat.
‫Jadi kami biasanya menghapus baris atau kolom yang kosong atau memiliki bidang yang hilang, atau kami mungkin menghitung semacam rata-rata
‫jika kami melakukan harga rumah akan mengisi daftar harga kosong ke mungkin rumah rata-rata.
‫Anda bahkan mungkin melihat beberapa outlier dalam data Anda dan hanya menghapusnya.
‫Selanjutnya adalah transformasi data.
‫Anda lihat, komputer tidak benar-benar memahami konsep, kan?
‫Sebagian besar waktu komputer hanya memahami satu dan nol, hanya angka, sungguh.
‫Agar kita dapat mengajar komputer, sebagian besar waktu, kita ingin mengubah data kita menjadi semacam bentuk yang
‫dapat dipahami oleh komputer.
‫Jadi yang akan kita lihat adalah Daniel benar-benar mengubah beberapa informasi kita menjadi angka.
‫Anda mungkin memiliki hal-hal seperti harga rumah atau gaji yang berupa angka dan mudah bagi kita untuk membuat
‫model karena komputer memahami angka dengan cukup mudah.
‫Tetapi mungkin sulit untuk mengetahui apa itu warna, apa itu hijau, apa itu biru, komputer tidak mengerti
‫itu.
‫Sebagai gantinya, kami mengubah warna menjadi angka seperti warna RGB sehingga komputer mengerti.
‫Cara yang baik untuk mengubah data biasanya antara nol dan satu, seperti apakah Anda memiliki penyakit jantung
‫atau tidak tahu penyakit jantung?
‫Penyakit jantung nol adalah satu.
‫Kita harus memastikan bahwa data di seluruh papan menggunakan unit yang sama.
‫Mungkin satu data menggunakan meter, data lain menggunakan yard.
‫Gagasan untuk mengubah data menjadi bentuk yang berguna ini sangat, sangat sulit dan hanya perlu dilakukan dengan
‫latihan.
‫Tapi Anda akan melihat, Daniel, bagaimana dia mengubah data sehingga semakin bisa diterapkan.
‫Jadi, setelah kami membersihkan data, setelah kami mengubah data, selanjutnya adalah mengurangi data kami.
‫Mengapa mengurangi data kami?
‫Bukankah kita menginginkan data sebanyak mungkin?
‫Yah, secara teoritis, ya, tapi ingat, semuanya membutuhkan uang.
‫Semakin banyak data yang kita miliki, semakin banyak C. P. U, semakin banyak energi yang kita perlukan untuk menjalankan komputasi kita.
‫Jadi jika kita bisa mendapatkan hasil yang sama dengan data yang lebih sedikit, itu sebenarnya menghemat uang kita.
‫Ini menghemat uang perusahaan, terutama perusahaan besar seperti Google yang memiliki banyak data dan menjalankan
‫banyak CPU.
‫Terkadang reduksi data Daddio juga bisa disebut reduksi dimensi.
‫Atau pengurangan kolom, Anda dapat memiliki banyak kolom di tabel Anda, tetapi itu membuat segalanya menjadi sangat, sangat
‫lambat sehingga Anda benar-benar dapat menghapus beberapa kolom yang mungkin Anda anggap tidak relevan dan tidak akan diperlukan untuk model
‫pembelajaran mesin Anda.
‫Sekali lagi, ini adalah hal-hal yang Daniel akan lalui.
‫Tetapi saya ingin Anda mengingat hal ini, gagasan bahwa sebagai ilmuwan data, Anda tidak bisa hanya berasumsi bahwa semua
‫data yang Anda miliki secara otomatis akan menjadi sempurna.
‫Anda harus membersihkannya.
‫Anda harus mengubahnya.
‫Anda harus menguranginya.
‫Gagasan untuk memperdebatkan data untuk memindahkan data ke dalam bentuk yang berguna bagi Anda adalah bagian dari keterampilan.
‫Jadi perhatikan Daniel melakukan itu dan pelajari sepanjang jalan.
‫Sampai jumpa di yang berikutnya.
‫Sampai jumpa.