Makine öğrenimi için özellik mühendisliği temelleri

Ham veri nadiren doğrudan makine öğrenimi modellerinde iyi çalışır.Özelliklerinizin kalitesi ve uygunluğu nihai modelinizin performansını ve başarısını belirler. Bu kurs, size özellik mühendisliğinin sistematik sürecini öğretir, sizi temizleme, dönüştürme ve güçlü ve etkili makine öğrenimi çözümleri oluşturmak için gereken en iyi değişkenleri seçme becerileriyle donatır. Ne öğreneceksin: * Veri hazırlama yaşam döngüsü ve makine öğrenimi boru hattında özellik mühendisliğinin kritik rolünü anlamak. * Farklı veri türleri arasında eksik değerleri ve dışsal tespiti yönetmek için gerekli teknikleri uygulayın. * Modelleme için özellikleri hazırlamak için normalizasyon ve gelişmiş kategorik veri işleme de dahil olmak üzere çeşitli kodlama ve ölçeklendirme yöntemlerini öğrenin. * Zaman dizileri ve metin verileri için temel yöntemler de dahil olmak üzere mevcut değişkenlerden yeni, bilgilendirici özellikler üretme egzersizleri. * Boyutları azaltmak, aşırı uyumluluğu önlemek ve modelin yorumlanabilirliğini iyileştirmek için temel özellik seçim yöntemlerini ayarlayın. Ana kavramlar ve veri keşfiyle başlayarak, veri dönüşümü ve ayarlama için pratik yöntemlere hızlı bir şekilde geçiş yaparak, verimli ve performanslı modellerin eğitimi için gerekli özellik seçim stratejilerini tartışarak bitiriyoruz. Bu ders, veri bilimi veya makine öğrenmesi ile ilgilenen ve veri hazırlamada güçlü bir zemine ihtiyacı olan kesin yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Önceden makine eğitimi bilgisi gerekmez. Makine öğrenimi çalışma akışının en önemli adımına bugünden hakim ol.