Ingeniería de características categóricas para aprendizaje automático

Los datos del mundo real rara vez son limpios y numéricos; a menudo están llenos de texto, etiquetas y categorías que los algoritmos de aprendizaje automático no pueden entender directamente.Preparar estas características categóricas correctamente es uno de los pasos más críticos en la construcción de modelos predictivos de alta precisión. En este curso basado en texto, pasará de luchar con columnas de texto sin formato a implementar con confianza canalizaciones robustas de ingeniería de características.Leerá explicaciones detalladas, analizará ejemplos de código limpio y aprenderá a elegir la estrategia de codificación correcta para cualquier conjunto de datos. Qué aprenderá: Comprender la diferencia entre datos nominales, ordinales y de alta cardinalidad; Implementar técnicas de codificación estándar como codificación de un punto caliente, codificación ordinal y codificación objetivo; Abordar desafíos comunes de ingeniería como la maldición de la dimensionalidad y el manejo de categorías no vistas en la producción; Aplicar técnicas de análisis de datos modernas para mejorar la calidad de los datos. Evaluar el impacto de las diferentes decisiones de codificación en el rendimiento y la interpretabilidad del modelo. El curso comienza con definiciones fundamentales de datos categóricos antes de guiarlo paso a paso a través de técnicas prácticas de codificación basadas en Python y consideraciones de producción. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes y entusiastas del aprendizaje automático que tienen una comprensión básica de Python pero desean dominar el arte de la preparación de datos.Comience a leer hoy y desbloquee el verdadero potencial de sus modelos de aprendizaje de máquinas.