Компания собрала новые данные, затем создала корреляционную матрицу, вычислила сводные статистики и подготовила визуализации для их понимания. Какой этап рабочего процесса машинного обучения это описывает?

Это описывает разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA). EDA включает в себя методы для понимания наборов данных, выявления закономерностей, обнаружения аномалий и проверки гипотез с использованием сводных статистик и визуализаций. Создание корреляционной матрицы помогает понять взаимосвязи между переменными, а сводные статистики (например, среднее, медиана, стандартное отклонение) и визуализации (например, гистограммы, диаграммы рассеяния) дают представление о распределении данных и их характеристиках. Предварительная обработка данных (Data Preprocessing) включает очистку, масштабирование и форматирование данных, но не их первоначальное понимание. Разработка признаков (Feature Engineering) — это создание новых признаков из существующих для улучшения производительности модели. Настройка гиперпараметров (Hyperparameter Tuning) — это процесс оптимизации параметров модели для достижения лучшей производительности.