Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ycliper.com Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Lecture_2 | Structured vs Unstructured Data | Data Collection, Labeled & Unlabeled Data | Metadata или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Are you new to data science or looking to deepen your understanding of data types and collection methods? This video breaks down essential concepts like structured and unstructured data, how we collect data in different environments, the difference between labeled and unlabeled data, and the critical role of metadata in organizing and interpreting information. Topics Covered: Structured vs. Unstructured Data: Understand the fundamental difference between structured data (organized, formatted data like databases) and unstructured data (text, images, videos) and how each plays a unique role in data science. Data Collection Methods: Explore various data collection methods such as surveys, web scraping, IoT devices, and sensors, and learn how each method helps us gather diverse types of data. Labeled vs. Unlabeled Data: Learn the importance of labeled data in supervised learning and how unlabeled data is used in unsupervised and semi-supervised learning. Real-world examples clarify when and why we label data. What is Metadata? Discover how metadata, or "data about data," provides essential context, enhances data usability, and is key for data discovery, management, and analysis.