Inżynieria funkcji i przygotowanie danych do uczenia maszynowego

Wysokiej jakości wyniki uczenia maszynowego zależą bardziej od danych wprowadzanych do modelu niż od samego algorytmu. Ten kurs tekstowy zapewnia początkującym jasną ścieżkę do opanowania podstawowej sztuki inżynierii cech, zapewniając zoptymalizowanie danych pod kątem sukcesu predykcyjnego. Dowiesz się, jak identyfikować, czyścić i przekształcać zmienne, aby zmaksymalizować wydajność swoich modeli.Czytając szczegółowe wyjaśnienia i badając implementacje kodu, zdobędziesz umiejętności obsługi złożonych wyzwań związanych z danymi, takich jak brakujące wartości i niezrównoważone klasy. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową terminologię i podstawowe zasady reprezentacji cech - Zastosuj techniki ponownego próbkowania, w tym SMOTE, upsampling i downsamping dla niezrównoważonych danych - Opanuj kodowanie kategoryczne i skalowanie numeryczne, aby przygotować dane dla różnych algorytmów - Twórz modele predykcyjne za pomocą regresji logistycznej i interpretuj wyniki za pomoca macierzy zamieszania - Ćwicz nowoczesne wzorce manipulacji danymi przy użyciu aktualnych standardów bibliotecznych i wydajnych przepływów pracy - Zidentyfikuj i wyodrębnij odpowiednie funkcje z różnych formatów danych surowych Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i zasad dotyczących danych, postępując poprzez uporządkowane pisemne wyjaśnienia i fragmenty kodu, aby wzmocnić naukę.Ten program jest przeznaczony dla początkujących wchodzących w dziedzinę nauki o danych i nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w inżynierii funkcji. Zacznij tworzyć dokładniejsze i bardziej niezawodne modele uczenia maszynowego już dziś.