Kraken requiere un conjunto de datos que esté mayormente listo para el aprendizaje automático. Sin embargo, aplicamos algunos pasos básicos de preprocesamiento a los datos antes de construir modelos.
1. Imputación de nulos
2. Codificación de características categóricas (también conocida como creación de "variables ficticias")
3. Escalado de características o normalización
4. Manejo de alta correlación de un Conductor con la Métrica predicha o correlación entre Conductores
5. Tomar muestras aleatorias de los datos y realizar validación cruzada de cinco pliegues
Todos estos pasos de preprocesamiento se realizan dados diferentes umbrales establecidos en nuestra canalización. Los umbrales pueden ser cambiados por nosotros a medida que aprendemos más sobre cuán precisos son los modelos que Kraken crea.
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Qlik AutoML (aprendizaje automático automatizado) lleva modelos de aprendizaje automático generados por IA y análisis predictivo directamente a la comunidad más amplia de usuarios y equipos de análisi
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