简介
本单元首先提供一个问题。 请选择以下某个答案：
如果您必须优先改进以下某个方面
会带来最多的
影响？
提高数据集的质量
数据胜过一切。
数据集的质量和大小比
用于构建模型的闪亮算法。
应用更智能的损失函数来训练模型
事实上，更好的损失函数有助于加快模型的训练速度，
它与此列表中的另一项只有一秒之遥。
还有一个更重要的问题：
猜猜看：在您的机器学习项目中，
您通常花在数据准备和转换上吗？
超过一半的项目时间
是的，机器学习从业者将大部分时间都花在了
构建数据集和进行特征工程。
不到项目时间的一半
制定更多计划！通常情况下，80% 的时间用于机器学习
用于构建数据集和转换数据。
在本单元中，您将详细了解机器学习 以及如何准备数据，以确保在 来训练和评估模型。