Contenido del Curso
Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
Desafío 3: Tuberías
Las pipelines desempeñan un papel crucial en la racionalización de los flujos de trabajo de aprendizaje automático, garantizando la transición coherente y eficiente de los datos de una etapa de procesamiento a otra. Básicamente, una canalización agrupa una secuencia de pasos de procesamiento de datos y modelado en una estructura única y unificada. La principal ventaja de utilizar pipelines es la minimización de errores comunes en el flujo de trabajo, como la fuga de datos al estandarizarlos o normalizarlos.
Tarea
Aplique el escalado de datos al conjunto de datos de vinos y, a continuación, utilice el algoritmo KMeans para agrupar los vinos en función de sus propiedades químicas.
- Aplique el escalado estándar de datos a las características del conjunto de datos de vinos.
- Utilice el algoritmo KMeans para agrupar los vinos en función de sus propiedades químicas. Se necesitan
3clusters.
- Utilice el algoritmo KMeans para agrupar los vinos en función de sus propiedades químicas. Se necesitan
- Aplicar el pipeline a los datos
Tarea
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- Aplique el escalado estándar de datos a las características del conjunto de datos de vinos.
- Utilice el algoritmo KMeans para agrupar los vinos en función de sus propiedades químicas. Se necesitan
3clusters.
- Utilice el algoritmo KMeans para agrupar los vinos en función de sus propiedades químicas. Se necesitan
- Aplicar el pipeline a los datos
¿Todo estuvo claro?
Desafío 3: Tuberías
Las pipelines desempeñan un papel crucial en la racionalización de los flujos de trabajo de aprendizaje automático, garantizando la transición coherente y eficiente de los datos de una etapa de procesamiento a otra. Básicamente, una canalización agrupa una secuencia de pasos de procesamiento de datos y modelado en una estructura única y unificada. La principal ventaja de utilizar pipelines es la minimización de errores comunes en el flujo de trabajo, como la fuga de datos al estandarizarlos o normalizarlos.
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Aplique el escalado de datos al conjunto de datos de vinos y, a continuación, utilice el algoritmo KMeans para agrupar los vinos en función de sus propiedades químicas.
- Aplique el escalado estándar de datos a las características del conjunto de datos de vinos.
- Utilice el algoritmo KMeans para agrupar los vinos en función de sus propiedades químicas. Se necesitan
3clusters.
- Utilice el algoritmo KMeans para agrupar los vinos en función de sus propiedades químicas. Se necesitan
- Aplicar el pipeline a los datos
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- Aplique el escalado estándar de datos a las características del conjunto de datos de vinos.
- Utilice el algoritmo KMeans para agrupar los vinos en función de sus propiedades químicas. Se necesitan
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Desafío 3: Tuberías
Las pipelines desempeñan un papel crucial en la racionalización de los flujos de trabajo de aprendizaje automático, garantizando la transición coherente y eficiente de los datos de una etapa de procesamiento a otra. Básicamente, una canalización agrupa una secuencia de pasos de procesamiento de datos y modelado en una estructura única y unificada. La principal ventaja de utilizar pipelines es la minimización de errores comunes en el flujo de trabajo, como la fuga de datos al estandarizarlos o normalizarlos.
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Aplique el escalado de datos al conjunto de datos de vinos y, a continuación, utilice el algoritmo KMeans para agrupar los vinos en función de sus propiedades químicas.
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Las pipelines desempeñan un papel crucial en la racionalización de los flujos de trabajo de aprendizaje automático, garantizando la transición coherente y eficiente de los datos de una etapa de procesamiento a otra. Básicamente, una canalización agrupa una secuencia de pasos de procesamiento de datos y modelado en una estructura única y unificada. La principal ventaja de utilizar pipelines es la minimización de errores comunes en el flujo de trabajo, como la fuga de datos al estandarizarlos o normalizarlos.
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Aplique el escalado de datos al conjunto de datos de vinos y, a continuación, utilice el algoritmo KMeans para agrupar los vinos en función de sus propiedades químicas.
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