Сиздин биринчи ML долбооруңуз: башынан аягына чейин
Бул — жыйынтыктоочу долбоор. Ушул курстун ичинде сиз маалыматты, тазалоону, белгилерди, бөлүүнү, моделдерди, метрикаларды жана ашыкча ыңгайлашууну (overfitting) өзүнчө идеялар катары үйрөндүңүз. Эми биз алардын ар бирин бир чыныгы долбоорго — Бишкектеги батирлердин баасын болжолдоого — чаптап, аны бош папкадан баштап чынчыл, бүткөн натыйжага чейин алып барабыз. Бул толук циклди өз алдыңызча аткара алганыңызда, сиз жөн гана окурман эмес, машиналык окутуунун (machine learning) практиги болосуз.
Окуу максаттары
Бул сабактын аягында сиз төмөнкүлөрдү аткара аласыз:
- Бүдөмүк каалоону (“батирдин баасын болжолдоо”) так ML маселесине айландыруу: ачык максаттуу маани (target) бар регрессия.
- Иштелбеген маалымат топтомун карап чыгуу жана жетишпеген маанилерди, кайталанмаларды жана акылга сыйбаган четтеги маанилерди (outlier) таап чыгуу.
- Маалыматты тазалоо жана пайдалуу белгилерди инженериялоо (райондорду one-hot коддоо, борборго чейинки аралык, чарчы метрге баа боюнча акыл-эске текшерүү).
- Масштабдоодон мурда 80/20 бөлүү, ошентип тесттик тандыманы эч качан агып кетирбөө.
- Алгач базалык моделди (baseline), андан кийин LinearRegression, андан соң RandomForest куруу жана аларды MAE менен RMSE аркылуу салыштыруу.
- Окутуу менен тесттин ортосундагы ажырымдан ашыкча/жетишсиз ыңгайлашууну аныктоо, бир кадам жакшыртуу жана чыныгы болжолдоолорду акыл-эске текшерүү.
- Натыйжаларды чынчыл жеткирүү, жайылтуу (deployment) менен мониторингдин эмне экенин билүү жана текшерүү тизмесин келечектеги ар кандай долбоордо кайра колдонуу.