Engenharia de recursos e preparação de dados para machine learning

Os resultados de machine learning de alta qualidade dependem mais dos dados que você alimenta o modelo do que do próprio algoritmo.Este curso baseado em texto fornece um caminho claro para os iniciantes dominarem a arte essencial da engenharia de recursos, garantindo que seus dados sejam otimizados para o sucesso preditivo. Você aprenderá a identificar, limpar e transformar variáveis para maximizar o desempenho de seus modelos.Ao ler explicações detalhadas e estudar implementações de código, você ganhará as habilidades para lidar com desafios complexos de dados, como valores ausentes e classes desequilibradas com confiança. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia central e os princípios fundamentais da representação de recursos - Aplique técnicas de reamostragem, incluindo SMOTE, upsampling e downsamping para dados desequilibrados - Domine a codificação categórica e a escala numérica para preparar dados para vários algoritmos - Construa modelos preditivos usando Regressão Logística e interprete resultados com matrizes de confusão - Pratique padrões modernos de manipulação de dados usando padrõe de biblioteca atual e fluxos de trabalho eficientes - Identifique e extraia recursos relevantes de vários formatos de dados brutos O curso começa com definições essenciais e princípios de dados, progredindo através de explicações escritas estruturadas e trechos de código para reforçar seu aprendizado.Este programa é projetado para iniciantes que entram no campo da ciência de dados e não é necessária experiência prévia em engenharia de recursos. Comece a criar modelos de machine learning mais precisos e robustos hoje mesmo.