Качество данных напрямую влияет на результат машинного обучения. Часто модели не работают из-за ошибок и несогласованности данных. Качественная подготовка данных помогает снизить риск провала ML-проекта на раннем этапе.
Я подготавливаю данные для ML-задач: очищаю, структурирую и привожу в формат, готовый для обучения моделей.
В услугу входит:
– анализ структуры данных
– очистка пропусков и выбросов
– приведение типов и форматов
– базовая статистика и проверка распределений
– подготовленный датасет + рекомендации
Подходит для тех, кто планирует ML-проект или хочет улучшить качество текущих данных. Подготовленные данные можно сразу использовать для обучения моделей или передачи ML-разработчику.