TensorFlow ile Makine Öğrenmesi için One-Hot Encoding

Kategorik verilerin hazırlanması, başarılı makine öğrenmesi modelleri oluşturmanın temel bir adımıdır, ancak sayısal olmayan değişkenlerle uğraşmak genellikle bir darboğaz olabilir. Bu değişkenleri doğru bir şekilde dönüştürmek, algoritmalarınızın perakende kategorileri, konumlar veya ürün türleri gibi çeşitli veri noktalarından yararlanabilmesini ve öğrenebilmesini sağlar. Bu yazılı kursta, TensorFlow özellik sütunlarını kullanarak kategorik verileri temiz, modele hazır biçimlere nasıl dönüştüreceğinizi öğreneceksiniz. One-hot encoding'in perde arkasında nasıl çalıştığını ve perakende satış verileri gibi gerçek dünya veri kümelerine model performansını artırmak için nasıl uygulayacağınızı anlayacaksınız. Öğrenecekleriniz: - Kategorik verilerin temel kavramlarını ve makine öğrenmesi modellerinin neden sayısal temsile ihtiyaç duyduğunu anlayın - Kelime listelerini ve kategorik kimlik eşlemelerini işlemek için TensorFlow özellik sütunlarını yapılandırın - Kategorik dizeleri ve tamsayıları ikili gösterge vektörlerine dönüştürmek için one-hot encoding uygulayın - Kelime dışı değerleri ve eksik veri noktalarını güvenli bir şekilde işlemek için modern veri hazırlama iş akışlarını uygulayın - Yapılandırılmış perakende verilerini doğrudan makine öğrenmesi modellerine besleyen giriş işlem hatları oluşturma pratiği yapın Özellik mühendisliği ve kategorik temsilin temel teorisini keşfederek başlayacaksınız. Oradan, TensorFlow'da one-hot gösterge sütunlarını tanımlama, yapılandırma ve doğrulama yollarını gösteren pratik, yazılı açıklamalar ve kod parçacıkları aracılığıyla ilerleyeceksiniz. Bu kurs, Python hakkında temel bilgiye sahip olan ve temel veri ön işleme tekniklerinde ustalaşmak isteyen makine öğrenmesi ve veri bilimi yeni başlayanları için tasarlanmıştır. İleri düzeyde matematiksel bir geçmişe gerek yoktur. Özellik mühendisliğinde ustalaşmak ve verilerinizi makine öğrenmesi başarısı için hazırlamak için bugün okumaya başlayın.