Makine öğrenimi için veri hazırlama ve özellik mühendisliği

Ham veri nadiren eğitimde hemen kullanılabilir. Veri kümelerini nasıl iyileştireceğinizi ve nasıl yapacağınızı öğrenmek, gerçek dünyada iyi performans gösteren güvenilir makine öğrenme sistemleri inşa etmenin en kritik adımıdır. Bu kurs, verilerinizin doğru, dengeli ve yanlılık ve aşırı uyum gibi yaygın tuzakları önlemek için doğru şekilde yapılandırılmış olmasını sağlamak için gerekli çalışma akışlarını size yönlendirir.Veri kalitesinin modelin başarısını doğrudan nasıl etkilediğini ve tutarlılık için bu süreçleri nasıl otomatikleştireceğinizi derin bir şekilde anlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Veriler temizleme ve eksik değerleri etkili bir şekilde yönetme temellerini anlayın. - Karmaşık veri dönüşüm çalışma akışlarını aksatmadan otomatik boru hatları inşa edin. - Yanlış veya orantısız veri kümelerini yönetmek için veri dengelendirme tekniklerini uygulayın. - Verinin sızmasını önlemek, modellerin yeni bilgilere doğru şekilde genelleştirilmesini sağlamak. - Güvenilir ve dürüst performans değerlendirmesi için k-katı çapraz doğrulama uygulayın. - Modern algoritmalar için değişkenleri hazırlamak için özellik ölçeklendirme ve kategorik kodlama uygulaması. Kurs temel terminoloji ve veri tipleriyle başlar ve daha sonra pratik dönüşüm teknikleri ve boru hattı inşasına geçer. Yazılı açıklamalar ve kod parçaları aracılığıyla, tüm veri hazırlık yaşam döngüsünde yön bulmayı öğreneceksiniz. Bu ders veri bilimi ve makine öğrenmesi ile ilgilenen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Model eğitimi ile ilgili önceden bir deneyime gerek yoktur. Veriler hazırlama konusunda sağlam bir temel inşa etmeye bugün başlayın.