Datenvorverarbeitung

Die Datenvorverarbeitung ist ein wesentlicher Schritt im maschinellen Lernen, um Rohdaten in eine Form zu bringen, die für ML-Modelle verarbeitet werden können. Dieser Prozess umfasst Schritte wie die Bereinigung, Augmentierung, Exploration der Daten, das Feature Engineering oder das Aufteilen der Daten in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze. Ein praktisches Beispiel für die Implementierung dieser Schritte ist auf Colab und GitHub zu finden, das verschiedene Codebeispiele zur Datenvorverarbeitung zeigt.