Makine öğrenimi için özellik mühendisliği için başlangıç rehberi

Ham veri nadiren makine öğrenimi algoritmaları için hazırdır ve modellerinizin başarısı büyük ölçüde girdilerinizi nasıl hazırladığınıza bağlıdır. Doğru özellikleri temizleme, dönüştürme ve seçme yöntemini anlamak başarılı veri bilimcilerinin gizli silahıdır. Bu sadece metin dersi sizi mutlak başlangıçtan makine öğrenimi için güvenle veri kümeleri hazırlamaya yönlendirir. Temel kavramlarla başlayarak ve modellerinizi daha doğru ve sağlam yapmak için pratik teknikler aracılığıyla adım adım ilerleyerek, özellik mühendisliğinin temel ilkelerini öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: Özellikler mühendisliğinin temel terminolojisini ve makine öğrenimi çalışma akışına nasıl uyduğunu anlayın; Modern, güçlü hesaplama ve ölçeklendirme tekniklerini kullanarak eksik verileri ve dışsal değerleri yönetin; Yüksek kardinal özellikler de dahil olmak üzere kategorik değişkenleri etkili bir şekilde kodlayın. dönüşümler ve binning; Aşırı uyumluluğu önlemek için modern algoritmik seçim yöntemlerini kullanarak en uygun özellikleri seçin; Veri dönüşüm adımları temiz, tekrarlanabilir boru hatlarına yapıştırın. Veri yapıları ve kalitesinin mutlak temelleriyle başlayacaksınız, sonra gelişmiş dönüşümler ve özellik seçimine ilerleyeceksiniz. Her kavram yazılı yürüyüşler, kod parçaları ve kavramsal egzersizlerle güçlendirilir. Bu kurs, daha iyi makine öğrenimi modelleri oluşturmak isteyen acemiler, umut verici veri bilimcileri ve analistler için tasarlanmıştır. Gelişmiş makine öğrenimi ile önceden bir deneyim gerekmez, ancak Python'un temel anlayışı yararlıdır. Veri hazırlığı konusunda ustalaşma ve daha akıllı makine öğrenimi modelleri oluşturma yolculuğunuza bugün başlayın.