Podstawy inżynierii funkcji dla uczenia maszynowego

Dane surowe rzadko sprawdzają się bezpośrednio w modelach uczenia maszynowego, a jakość i trafność cech ostatecznie decyduje o wydajności i sukcesie ostatecznego modelu. Ten kurs uczy systematycznego procesu inżynierii funkcji, wyposażając Cię w umiejętności czyszczenia, przekształcania i wybierania optymalnych zmiennych potrzebnych do budowania potężnych i skutecznych rozwiązań uczenia maszynowego. Czego się nauczysz: * Zrozum cykl życia przygotowania danych i krytyczną rolę inżynierii funkcji w potoku uczenia maszynowego. * Zastosuj podstawowe techniki obsługi brakujących wartości i wykrywania odchyleń w różnych typach danych. * Opanuj różne metody kodowania i skalowania, w tym normalizację i zaawansowaną obsługę danych kategorii, aby przygotować funkcje do modelowania. * Ćwiczenie generowania nowych, informacyjnych cech z istniejących zmiennych, w tym podstawowych metod dla szeregów czasowych i danych tekstowych. * Konfigurowanie podstawowych metod wyboru cech w celu zmniejszenia wymiarowości, zapobiegania nadmiernemu dopasowaniu i poprawy interpretacji modelu. Zaczynamy od podstawowych pojęć i eksploracji danych, szybko przechodząc do praktycznych metod transformacji i udoskonalania danych.Kończymy omawianiem strategii wyboru cech niezbędnych do trenowania wydajnych i wydajnie działających modeli. Ten kurs jest przeznaczony dla absolutnych początkujących zainteresowanych nauką o danych lub uczeniem maszynowym, którzy potrzebują silnych podstaw w przygotowaniu danych. Już dziś zacznij opanowywać najważniejszy etap w procesie uczenia maszynowego.