Практическая разработка функций для машинного обучения

Вы пытаетесь улучшить производительность своей модели? Ответ часто лежит не в алгоритме, а в функциях, которые вы ему предоставляете. Эффективная инженерия функций является ключом к созданию мощных и точных моделей предсказания. Этот курс предоставляет практические основы в области инженерии признаков. Вы узнаете, как систематически очищать, преобразовывать и создавать новые переменные из необработанных наборов данных, превращая их в формат, который алгоритмы машинного обучения могут понять и использовать для более точных предсказаний. К концу курса у вас будут навыки подготовки любого набора данных для ваших проектов ML. Что вы узнаете: - применять различные методы условного расчета для эффективной обработки отсутствующих данных. - Преобразование категориальных переменных в числовые форматы с использованием методов одноразрядного, порядкового и других кодировок. - Выявление и управление отклонениями, чтобы предотвратить их искажение производительности модели. - Создание мощных новых функций из сложных типов данных, таких как даты и время. - Преобразование непрерывных переменных в дискретные контейнеры посредством дискретизации и масштабирования. - Создание многоразовых конвейеров предварительной обработки для оптимизации рабочего процесса разработки функций. Курс начинается с основных терминов и понятий, затем продвигается через практические методы для каждого типа преобразования данных. Вы будете практиковать каждый метод через четкие, письменные объяснения и сфокусированные упражнения. Этот курс предназначен для начинающих в машинном обучении. Не требуется предыдущий опыт в области инженерии функций, хотя полезно базовое знание Python и основных концепций ML. Начните обучение сегодня и раскройте истинный потенциал ваших данных.