Подготовка данных и инженерия признаков для машинного обучения

Исходные данные редко готовы к немедленному использованию в обучении. Изучение методов уточнения и структурирования наборов данных является наиболее важным шагом в создании надежных систем машинного обучения, которые хорошо работают в реальном мире. Этот курс поможет вам освоить основные рабочие процессы, которые позволят обеспечить точность, сбалансированность и правильную структуру данных, чтобы избежать таких распространенных проблем, как предвзятость и перенастройка. Вы получите глубокое понимание того, как качество данных непосредственно влияет на успех модели и как автоматизировать эти процессы для обеспечения последовательности. Что вы узнаете: - Понять основы очистки данных и эффективной обработки отсутствующих значений. - Создание автоматизированных конвейеров для оптимизации сложных рабочих процессов преобразования данных. - Применять методы балансировки данных для управления искаженными или непропорциональными наборами данных. - предотвращение утечки данных для обеспечения точного обобщения моделей с учетом новой информации. - Внедрение k-кратной перекрестной проверки для надежной и объективной оценки эффективности. - Практика масштабирования признаков и категориального кодирования для подготовки переменных для современных алгоритмов. Курс начинается с основных терминов и типов данных, а затем переходит к практическим методам преобразования и построения конвейера. С помощью письменных объяснений и фрагментов кода вы научитесь ориентироваться во всем жизненном цикле подготовки данных. Этот курс предназначен для начинающих, интересующихся наукой данных и машинным обучением. Не требуется предыдущий опыт обучения моделей. Начните создавать прочный фундамент в подготовке данных сегодня.