أساسيات هندسة الميزات (Feature Engineering) لـ Machine Learning

نادراً ما تعمل البيانات الأولية بشكل جيد مباشرة في نماذج Machine Learning. تحدد جودة وأهمية ميزاتك في النهاية أداء ونجاح نموذجك النهائي. تعلمك هذه الدورة العملية المنهجية لهندسة الميزات (Feature Engineering)، وتزودك بالمهارات اللازمة لتنظيف وتحويل واختيار المتغيرات المثلى المطلوبة لبناء حلول Machine Learning قوية وفعالة. ما ستتعلمه: * فهم دورة حياة إعداد البيانات والدور الحاسم لهندسة الميزات (Feature Engineering) في مسار عمل Machine Learning. * تطبيق التقنيات الأساسية للتعامل مع القيم المفقودة واكتشاف القيم الشاذة عبر أنواع البيانات المختلفة. * إتقان طرق التشفير والتحجيم المختلفة، بما في ذلك التسوية (normalization) والمعالجة المتقدمة للبيانات الفئوية، لإعداد الميزات للنمذجة. * التدرب على إنشاء ميزات جديدة ومفيدة من المتغيرات الموجودة، بما في ذلك الطرق الأساسية لبيانات Time-series و Text data. * إعداد طرق اختيار الميزات الأساسية لتقليل الأبعاد، ومنع التجهيز المفرط (overfitting)، وتحسين قابلية تفسير النموذج. نبدأ بالمفاهيم الأساسية واستكشاف البيانات، وننتقل بسرعة إلى الأساليب العملية لتحويل البيانات وتحسينها. نختتم بمناقشة استراتيجيات اختيار الميزات الضرورية لتدريب نماذج فعالة وعالية الأداء. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين تمامًا المهتمين بـ Data Science أو Machine Learning والذين يحتاجون إلى أساس قوي في إعداد البيانات. لا تتطلب معرفة سابقة بـ Machine Learning. ابدأ بإتقان الخطوة الأكثر أهمية في سير عمل Machine Learning اليوم.