Ingénierie des caractéristiques pour le Machine Learning

Vos modèles de machine learning sous-performent-ils ? Le secret pour construire des modèles très précis et robustes ne réside souvent pas dans des algorithmes complexes, mais dans la qualité des données que vous leur fournissez. Ce cours offre une base complète en ingénierie des caractéristiques, la pratique essentielle de transformation de données brutes en caractéristiques informatives. Vous irez au-delà de la simple alimentation de données dans un modèle et apprendrez à créer, sélectionner et gérer judicieusement les caractéristiques pour améliorer considérablement la puissance prédictive de vos projets de machine learning. Ce que vous apprendrez : - Apprenez les techniques fondamentales pour gérer les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et les données incohérentes. - Maîtrisez les méthodes d'encodage des variables catégorielles, de l'encodage one-hot simple aux stratégies plus avancées. - Appliquez des techniques de mise à l'échelle et de transformation aux données numériques pour les préparer à divers algorithmes. - Créez de nouvelles caractéristiques percutantes à partir de données existantes, y compris des informations basées sur la date, l'heure et du texte de base. - Comprenez les principes de la réduction de dimensionnalité pour simplifier les modèles et améliorer les performances. - Entraînez-vous à construire des pipelines de prétraitement de données réutilisables pour rationaliser vos flux de travail d'ingénierie des caractéristiques. Le cours commence par les concepts de base de ce qui fait une bonne caractéristique avant de progresser à travers des exemples écrits pratiques pour chaque type de données majeur. Vous réaliserez des exercices basés sur du texte pour consolider votre compréhension à chaque étape. Ce cours est conçu pour les débutants en science des données et en machine learning. Aucune expérience préalable en ingénierie des caractéristiques n'est requise, bien qu'une familiarité de base avec Python et les concepts fondamentaux du machine learning sera utile. Commencez à apprendre dès aujourd'hui et libérez le véritable potentiel de vos données.