Fondamenti di ingegneria delle funzionalità per il machine learning

I dati grezzi raramente funzionano bene direttamente nei modelli di machine learning: la qualità e la pertinenza delle funzionalità determinano in ultima analisi le prestazioni e il successo del modello finale. Questo corso ti insegna il processo sistematico di ingegneria delle funzionalità, fornendoti le competenze per pulire, trasformare e selezionare le variabili ottimali necessarie per creare soluzioni di apprendimento automatico potenti ed efficaci. Cosa imparerai: * Comprendere il ciclo di vita della preparazione dei dati e il ruolo critico dell'ingegneria delle funzionalità nella pipeline di apprendimento automatico. * Applicare tecniche essenziali per la gestione dei valori mancanti e il rilevamento di outlier in diversi tipi di dati. * Padroneggiare vari metodi di codifica e ridimensionamento, tra cui la normalizzazione e la gestione avanzata dei dati categorici, per preparare le funzionalità per la modellazione. * Praticare la generazione di nuove funzionalità informative da variabili esistenti, inclusi i metodi di base per le serie temporali e i dati di testo. * Configurare i metodi di selezione delle funzionalità di base per ridurre la dimensionalità, prevenire l'overfitting e migliorare l'interpretabilità del modello. Iniziamo con i concetti di base e l'esplorazione dei dati, passando rapidamente ai metodi pratici per la trasformazione e il perfezionamento dei dati. Questo corso è progettato per i principianti assoluti interessati alla scienza dei dati o all'apprendimento automatico che hanno bisogno di una solida base nella preparazione dei dati. Inizia a padroneggiare il passaggio più importante del flusso di lavoro del machine learning oggi stesso.