Makine öğrenimi için özellik mühendisliği ve veri hazırlama

Yüksek kaliteli makine öğrenimi sonuçları, algoritmanın kendisinden çok modeli beslediğiniz verilere bağlıdır. Bu metin tabanlı kurs, başlangıçcılara özellik mühendisliğinin temel sanatını öğrenmek için net bir yol sağlayarak, verilerinizin öngörüsel başarı için optimize edildiğini garanti eder. Modellerinizin performansını artırmak için değişkenleri nasıl tanımlayacağınızı, temizleyeceğinizi ve dönüştüreceğinizi öğreneceksiniz. Detaylı açıklamaları okuyarak ve kod uygulamalarını inceleyerek, eksik değerler ve dengesiz sınıflar gibi karmaşık veri sorunlarını güvenle ele alma becerilerini kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Temel terminolojiyi ve özelliklerin temsilinin temel ilkelerini anlamak - SMOTE, yukarı örnekleme ve dengesiz veri için aşağı örnekleme dahil olmak üzere yeniden örnekleme teknikleri uygulayın - Farklı algoritmalar için veri hazırlamak için kategorik kodlama ve sayısal ölçeklemeyi öğrenin - Lojistik Gerileme kullanarak tahmini modeller oluşturun ve sonuçları karmaşık matrislerle yorumlayın - Mevcut kütüphane standartları ve verimli iş akışlarını kullanarak modern veri manipülasyon paternlerini uygulamak - Farklı ham veri formatlarından ilgili özellikleri tanımlayın ve çıkarın Ders temel tanımlamalar ve veri ilkeleriyle başlar, öğrenmenizi güçlendirmek için yapılmış yazılı açıklamalar ve kod parçaları ile ilerler. Bu program veri bilimi alanına giren yeni başlayanlar için tasarlanmıştır ve özellik mühendisliğinde önceden deneyime gerek yoktur. Daha doğru ve sağlam makine öğrenimi modelleri oluşturmaya bugün başlayın.