KAPITEL 6
Vorbereitung des Datensatzes für das Modelltraining
Im vorherigen Kapitel haben wir unseren Datensatz mit SageMaker Studio und verschiedenen Python-basierten Visualisierungsbibliotheken erkundet. Mithilfe des Amazon-Customer-Reviews-Datensatzes haben wir einige wichtige Einblicke in den Produktkatalog gewonnen. Außerdem haben wir mithilfe von SageMaker Processing Jobs, Apache Spark und der Open-Source-Bibliothek AWS Deequ zusammenfassende Statistiken analysiert und Qualitätsprüfungen für unseren Datensatz vorgenommen.
In diesem Kapitel erörtern wir, wie menschenlesbarer Text in maschinenlesbare Vektoren umgewandelt werden kann – ein Prozess, der als Feature Engineering bezeichnet wird. Konkret werden wir die unbearbeitete bzw. in Form ...
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