هندسة المميزات العملية للتعلم الآلي

هل تكافح من أجل تحسين أداء نموذجك؟ غالبا ما لا تكمن الإجابة في الخوارزمية، بل في السمات التي توفرها لها. إن هندسة السمات الفعالة هي المفتاح لبناء نماذج تنبؤية قوية ودقيقة. توفر هذه الدورة أساسا عمليا في هندسة المميزات. وستتعلم كيفية تنظيف وتحويل وإنشاء متغيرات جديدة بشكل منهجي من مجموعات البيانات الخام، وتحويلها إلى شكل يمكن أن تفهمه خوارزميات التعلم الآلي وتستغله لتحسين التنبؤات. وبحلول نهاية الدورة، ستكون لديك المهارات اللازمة لإعداد أي مجموعة بيانات لمشاريع التعلم الآلي. ماذا ستتعلم: - تطبيق تقنيات تقدير مختلفة لمعالجة البيانات الناقصة بفعالية. - تحويل المتغيرات الفئوية إلى أشكال رقمية باستخدام طرق الترميز الواحدة الساخنة والترميز الترتيبي وغيرها من طرق الترميز. - تحديد وإدارة القيم الخارجة عن المألوف لمنعهم من تحريف أداء نموذجك. - إنشاء سمات جديدة قوية من أنواع البيانات المعقدة مثل التواريخ والأوقات. - تحويل المتغيرات المستمرة إلى متغيرات منفصلة عن طريق الفصل والتقدير. - إنشاء خطوط أنابيب معالجة مسبقة قابلة لإعادة الاستخدام لتبسيط تدفق عمل هندسة السمات. تبدأ الدورة بالمصطلحات والمفاهيم الأساسية، ثم تتقدم من خلال التقنيات العملية لكل نوع من أنواع تحويل البيانات. وستمارس كل طريقة من خلال شروحات مكتوبة واضحة وتمرينات مركزة. هذه الدورة مصممة للمبتدئين في التعلم الآلي. لا تحتاج إلى خبرة سابقة في هندسة المميزات، على الرغم من أن الإلمام الأساسي بلغة بايثون والمفاهيم الأساسية للتعلم الآلي مفيد. ابدأ التعلم اليوم وفتح الإمكانات الحقيقية لبياناتك.