Engenharia de recursos para previsão de engajamento de feed

Construir sistemas de recomendação e algoritmos de classificação de feeds requer mais do que apenas dados brutos; exige recursos de alta qualidade que capturam o comportamento real do usuário. Este curso baseado em texto orienta você pelo processo de design, transformação e seleção de recursos especificamente para prever o engajamento do feed. Você passará de trabalhar com dados brutos de mídia social para estruturar conjuntos de recursos de alto desempenho. Ao estudar a mecânica das relações usuário-autor, metadados de texto e sinais contextuais, você aprenderá a preparar conjuntos de dados que melhoram significativamente o desempenho do modelo de aprendizado de máquina. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais da engenharia de recursos e como funcionam os modelos de previsão de engajamento. - Projete recursos de interação usuário-autor para capturar a força e a afinidade do relacionamento histórico. - Extraia sinais significativos do conteúdo do texto usando técnicas básicas de PNL e padrões modernos de representação de texto. - Configure recursos contextuais e temporais, como tipos de dispositivo, hora do dia e tópicos de tendências. - Aplique técnicas para evitar vazamentos de dados e gerenciar o treinamento de servindo skew em pipelines preditivos. - Explore os conceitos básicos das lojas de recursos modernas e como elas simplificam o gerenciamento de recursos na produção. O curso começa com a terminologia essencial e a teoria da previsão de engajamento antes de guiá-lo através de explicações escritas estruturadas de extração, transformação e seleção de recursos. Você lerá trechos de código claros e análises conceituais para construir uma base sólida em fluxos de trabalho de engenharia de recursos. Este curso foi projetado para aspirantes a cientistas de dados, iniciantes em aprendizado de máquina e engenheiros de software que desejam entender os pipelines de dados do sistema de recomendação. Nenhum conhecimento avançado de aprendizado de máquina é necessário. Comece a ler hoje para dominar a arte de transformar interações de mídia social em recursos preditivos poderosos.