Recommander des techniques optimales de normalisation et de mise à l'échelle des données pour les modèles d'apprentissage automatique, basées sur la distribution des données, les valeurs aberrantes et le type de modèle.
Tâche : générer un résumé d'une vidéo. Input : [titre de la vidéo], [transcription de la vidéo], [longueur du résumé : ex. 100 mots, 200 mots] Instruction : résumez la transcription de la vidéo, en vous concentrant sur les sujets principaux et les points clés à retenir. Le résumé doit être concis et informatif, offrant un aperçu clair du contenu de la vidéo. Respectez la contrainte de longueur spécifiée.
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Ce prompt fait partie du pack premium "Stratégies avancées de préparation des données".
Obtenez des recommandations pour des méthodes appropriées de mise à l'échelle ou de normalisation des données en fonction des caractéristiques de votre jeu de données et des exigences du modèle.
Réfléchissez à des idées simples pour créer de nouvelles caractéristiques utiles à partir de colonnes numériques ou catégorielles existantes dans votre jeu de données afin d'améliorer les performances du modèle.
Générer un plan structuré pour la construction d'un modèle de prédiction de l'attrition client, couvrant les exigences en matière de données, l'ingénierie des fonctionnalités, la sélection du modèle et les considérations de déploiement.
