Feature Engineering voor beginners met machine learning

Presteren uw machine learning-modellen niet goed, ondanks dat u over veel data beschikt? De kwaliteit van de kenmerken van uw gegevens bepaalt vaak meer het succes van een model dan het algoritme zelf. Deze cursus stelt u in staat om het volledige potentieel van uw datasets te ontgrendelen door u te leren hoe u functies strategisch kunt maken, selecteren en verfijnen. U krijgt de vaardigheden om de modelnauwkeurigheid aanzienlijk te verbeteren en robuuster voorspellende systemen te bouwen. Wat je leert: Begrijp de kernconcepten en het belang van feature engineering in de machine learning-workflow. Pas verschillende technieken toe om nieuwe, informatieve functies te maken op basis van onbewerkte numerieke, categorische en tijdreeksgegevens. Implementeer effectieve methoden voor het schalen, coderen en transformeren van functies voor diverse datasets. Leer strategieën voor het selecteren van de meest relevante kenmerken om dimensionaliteit te verminderen en de modelefficiëntie te verbeteren. Ontdek fundamentele werkwijzen voor het beheren en hergebruiken van functies in verschillende machine learning-projecten. Oefen met het evalueren van de impact van geconstrueerde functies op modelprestaties met behulp van praktische statistieken. De cursus begint met fundamentele concepten en leidt u vervolgens door praktische methoden voor het maken, selecteren en transformeren van functies. Je past deze technieken toe op verschillende gegevenstypen, met als hoogtepunt strategieën voor het evalueren en beheren van je geconstrueerde functies. Deze cursus is bedoeld voor beginners in machine learning en data science die hun begrip en toepassing van feature engineering willen verbeteren. Er is geen eerdere ervaring met feature engineering vereist, alleen een basiskennis van machine learning-concepten. Begin vandaag nog met het bouwen van nauwkeurigere en krachtigere machine learning-modellen.