Ingegneria pratica delle funzionalità per il machine learning

La risposta spesso non sta nell'algoritmo, ma nelle funzionalità che gli fornisci. Un'efficace ingegneria delle funzionalità è la chiave per creare modelli predittivi potenti e precisi. Questo corso fornisce una base pratica nell'ingegneria delle funzionalità. Imparerai come pulire, trasformare e creare sistematicamente nuove variabili da set di dati grezzi, trasformandoli in un formato che gli algoritmi di apprendimento automatico possono comprendere e sfruttare per migliori previsioni. Cosa imparerai: - Applicare varie tecniche di imputazione per gestire efficacemente i dati mancanti. - Convertire variabili categoriche in formati numerici utilizzando metodi di codifica one-hot, ordinali e altri. - Identificare e gestire i valori anomali per evitare che distorcano le prestazioni del modello. - Crea nuove potenti funzionalità da tipi di dati complessi come date e orari. - Trasformare le variabili continue in bin discreti attraverso la discretizzazione e il ridimensionamento. - Crea pipeline di preelaborazione riutilizzabili per semplificare il flusso di lavoro di ingegneria delle funzionalità. Il corso inizia con la terminologia e i concetti di base, quindi progredisce attraverso tecniche pratiche per ogni tipo di trasformazione dei dati.Praticherai ogni metodo attraverso spiegazioni chiare e scritte ed esercizi mirati. Questo corso è progettato per i principianti nel machine learning.Non è richiesta alcuna esperienza precedente nell'ingegneria delle funzionalità, anche se è utile una familiarità di base con Python e i concetti fondamentali di ML. Inizia a imparare oggi stesso e scopri il vero potenziale dei tuoi dati.