Качественные данные в машинном обучении: анализ и очистка

Created using ChatSlide

Данный семинар посвящен оценке качества данных для машинного обучения с акцентом на их важность, методы очистки и влияние на итоговую точность моделей. Участники изучат типы и форматы данных, освоят популярные библиотеки Python для анализа (Pandas, NumPy), а также разберут технические и экономические последствия работы с низкокачественными данными. Ключевая цель — систематизация знаний и развитие навыков работы с данными через стандартизацию и автоматизацию процессов анализа и контроля.