Makine öğrenimi için özellik mühendisliği

Makine öğrenimi modelleriniz yetersiz mi? Yüksek doğrulukta ve sağlam modeller oluşturmanın sırrı karmaşık algoritmalarda değil, onlara sağladığınız verilerin kalitesinde yatmaktadır. Bu kurs, ham verileri bilgilendirici özelliklere dönüştürmenin temel uygulaması olan özellik mühendisliğinde kapsamlı bir temel sağlar. Sadece verileri bir modele beslemenin ötesine geçecek ve makine öğrenme projelerinizin öngörü gücünü önemli ölçüde artırmak için özellikleri nasıl düşünerek tasarlayacağınızı, seçeceğinizi ve yöneteceğinizi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Eksik değerleri, dışsal değerleri ve tutarsız verileri yönetmek için temel teknikleri öğrenin. - Kategorik değişkenleri kodlamak için yöntemleri öğren, basit bir sıcak kodlamadan daha gelişmiş stratejilere kadar. - Farklı algoritmalar için hazırlamak için sayısal verilere ölçeklendirme ve dönüşüm teknikleri uygulayın. - Tarih, zaman ve temel metin tabanlı bilgiler dahil olmak üzere mevcut verilerden yeni, etkileyici özellikler oluşturun. - Modelleri basitleştirmek ve performansı artırmak için boyut azaltma ilkelerini anlamak. - Özellikler mühendisliği çalışma akışlarını düzenlemek için tekrar kullanılabilir veri öncesi işlem boru hatları inşa etmeyi deneyin. Kurs, iyi bir özelliği oluşturan temel kavramlarla başlar ve her ana veri türü için pratik yazılı örnekler ile ilerler. Her adımda anlayışınızı pekiştirmek için metin tabanlı egzersizler yaparsınız. Bu ders veri bilimi ve makine öğrenimi alanında yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Python ve temel makine eğitimi kavramlarına temel seviyede aşina olmak yararlı olsa da, özellik mühendisliği alanında önceden deneyime sahip olmak gerekmez. Bugün öğrenmeye başlayın ve verilerinizin gerçek potansiyelini açığa çıkarın.