यंत्र शिक्षा के लिए व्यावहारिक विशेषता इंजीनियरिंग

अपने मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए संघर्ष कर रहे हैं? अक्सर उत्तर एल्गोरिथ्म में नहीं होता है, बल्कि उन विशेषताओं में होता है जो आप इसे प्रदान करते हैं। प्रभावी विशेषता इंजीनियरिंग शक्तिशाली और सटीक पूर्वानुमान मॉडल बनाने की कुंजी है। यह कोर्स फीचर इंजीनियरिंग में एक व्यावहारिक आधार प्रदान करता है. आप सीखेंगे कि कैसे व्यवस्थित रूप से साफ करें, रूपांतरित करें, और कच्चे डेटासेट से नए चर बनाएं, उन्हें एक प्रारूप में बदलते हुए जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम समझ सकते हैं और बेहतर भविष्यवाणियों के लिए लाभ उठा सकते हैं. अंत तक, आपके पास अपने एमएल परियोजनाओं के लिए किसी भी डेटासेट को तैयार करने के लिए कौशल होंगे. आप क्या सीखेंगे: - लापता डेटा को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए विभिन्न अनुमान तकनीकों का उपयोग करें। - श्रेणीगत चरों को एक- गरम, क्रमिक तथा अन्य एनकोडिंग विधियों का प्रयोग कर संख्यात्मक प्रारूप में परिवर्तित करें. - बाहरी मानों की पहचान करें और उन्हें अपने मॉडल के प्रदर्शन को विकृत करने से रोकने के लिए प्रबंधित करें। - जटिल डाटा प्रकार जैसे तारीख़ और समय से शक्तिशाली नई सुविधाएँ बनाएँ - निरंतर चरों को विभेदन और स्केलिंग के माध्यम से विभेदित बिन में परिवर्तित करें. - अपने फीचर इंजीनियरिंग कार्यप्रवाह को सुचारू बनाने के लिए पुन: उपयोगी पूर्व-प्रसंस्करण पाइपलाइन बनाएं। पाठ्यक्रम मूल शब्दावली और अवधारणाओं से शुरू होता है, फिर डेटा परिवर्तन के प्रत्येक प्रकार के लिए हाथ पर तकनीकों के माध्यम से प्रगति करता है। यह कोर्स मशीन लर्निंग में शुरुआती के लिए है. फीचर इंजीनियरिंग में कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि पायथन और मूलभूत एमएल अवधारणाओं के साथ मूलभूत परिचितता मददगार है. आज ही सीखना शुरू करें और अपने डेटा की सच्ची क्षमता का पता लगाएं।