Handbuch Data Science mit Python

KAPITEL 50

Anwendung: Eine Gesichtserkennungspipeline

In diesem Teil des Buchs haben wir uns mit zentralen Konzepten und Algorithmen des Machine Learning befasst. Die Umsetzung dieser Konzepte in praktische Anwendungen kann jedoch eine große Herausforderung werden. Echte Daten sind verrauscht und ungleichartig, manchmal fehlen Features, oder die Daten liegen in einer Form vor, die sich nur schwer durch eine aufgeräumte [n_samples, n_features]-Matrix abbilden lassen. Bevor Sie die hier erläuterten Methoden anwenden können, müssen Sie zunächst die Features aus den Daten extrahieren. Ein allgemeingültiges Verfahren dafür gibt es nicht. Sie müssen als Data Scientist Ihre eigene Intuition und Ihr eigenes Fachwissen einbringen.

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