Өткөн сабакта модель так эрежелерди айтып берүүнүн ордуна мисалдардан үйрөнөрүн билдиңиз. Бул сабак ошол мисалдар жөнүндө. Ар бир мисал — фактылардын кичинекей топтому, ал эми иреттелген түрдө сакталган мисалдардын жыйындысы дайындар топтому (dataset) деп аталат. Модель дайындар топтомун кайра-кайра окуп, мыйзам ченемдүүлүктөрдү байкап, ошол мыйзам ченемдүүлүктөрдү болжолдоо жөндөмүнө айландырат. Эгер мисалдар туура, көп жана адилеттүү болсо, модель дүйнө жөнүндө чындыкты үйрөнө алат. Эгер мисалдар туура эмес, өтө аз же бир жактуу болсо, модель туура эмес нерсени так үйрөнүп алат. Дайындардын сапаты — кызыксыз майда-чүйдө нерсе эмес, ал машина окутуу долбоорунун иштешин чечкен эң чоң фактор.

Окуу максаттары — ушул сабактан кийин сиз төмөнкүлөрдү жасай аласыз:

• Дайындар топтомун саптардан (row) (мисалдар) жана мамычалардан (column) (белгилер) турган таблица катары сүрөттөп, жооп (label) мамычасын көрсөтө аласыз.
• Белгилердин негизги түрлөрүн — сандык, категориялык, иреттик, тексттик жана күн — атап, ар бирине мисал келтире аласыз.
• Дайынды жакшы кылган нерселерди жана моделдерди бузган беш жалпы көйгөйдү тизмелей аласыз.
• "Таштанды кирсе, таштанды чыгат" деген принципти чыныгы мисал менен түшүндүрө аласыз.
• Дайын кайдан келерин жана аны чогултуу кандай жоопкерчиликтерди жүктөрүн айта аласыз.
• Python тилинде pandas менен бир нече сап код жазып, CSV файлды окуп, текшере аласыз.