[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Dane są niezbędne, aby uczenie maszynowe było możliwe, a ich odpowiedni dobór i przygotowanie są niezwykle ważne. Jakość i reprezentatywność danych bezpośrednio wpływają na skuteczność modelu. W kursie omówiono kilka problemów związanych z danymi, takich jak nietypowe przypadki testowe (graniczne), nierówna liczebność klas czy dane spoza zdefiniowanych klas, które mogą negatywnie wpłynąć na proces uczenia. [eduexe-source]11:1[/eduexe-source]