Feature Engineering für maschinelles Lernen

Das Geheimnis für die Erstellung hochgenauer und robuster Modelle liegt oft nicht in komplexen Algorithmen, sondern in der Qualität der Daten, die Sie ihnen zur Verfügung stellen. Dieser Kurs bietet eine umfassende Grundlage für Feature Engineering, die wesentliche Praxis der Umwandlung von Rohdaten in informative Features.Sie werden über die einfache Eingabe von Daten in ein Modell hinausgehen und lernen, wie Sie Features durchdacht erstellen, auswählen und verwalten, um die Vorhersagekraft Ihrer Machine-Learning-Projekte erheblich zu steigern. Was Sie lernen werden: - Erlernen Sie grundlegende Techniken zum Umgang mit fehlenden Werten, Ausreißern und inkonsistenten Daten. - Beherrschen Sie Methoden zur Kodierung kategorialer Variablen, von einfacher One-Hot-Codierung bis hin zu erweiterten Strategien. - Wenden Sie Skalierungs- und Transformationstechniken auf numerische Daten an, um sie für verschiedene Algorithmen vorzubereiten. - Erstellen Sie neue, eindrucksvolle Funktionen aus vorhandenen Daten, einschließlich Datum, Uhrzeit und grundlegender textbasierter Informationen. - Verstehen Sie die Prinzipien der Dimensionsreduktion, um Modelle zu vereinfachen und die Leistung zu verbessern. - Üben Sie den Aufbau wiederverwendbarer Datenvorverarbeitungspipelines, um Ihre Feature-Engineering-Workflows zu optimieren. Der Kurs beginnt mit den Kernkonzepten, die ein gutes Feature ausmachen. Anschließend werden praktische schriftliche Beispiele für jeden wichtigen Datentyp vorgestellt. Sie arbeiten anhand von textbasierten Übungen, um Ihr Verständnis in jedem Schritt zu festigen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger in der Datenwissenschaft und dem maschinellen Lernen.Es sind keine Vorkenntnisse im Feature Engineering erforderlich, obwohl eine grundlegende Vertrautheit mit Python und den Kernkonzepten des maschinelle Lernens hilfreich sein wird. Lernen Sie noch heute, wie Sie das wahre Potenzial Ihrer Daten erschließen.