วิศวกรรมคุณสมบัติการเรียนรู้ของเครื่องมือ

กำลังพยายามปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลของคุณอยู่หรือไม่ คำตอบมักจะไม่ได้อยู่ที่อัลกอริทึม แต่อยู่ที่คุณสมบัติที่คุณให้มา วิศวกรรมคุณสมบัติที่มีประสิทธิภาพเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างโมเดลการคาดการณ์ที่ทรงพลังและแม่นยำ หลักสูตรนี้จะให้พื้นฐานในการปฏิบัติงานทางวิศวกรรมคุณสมบัติ คุณจะเรียนรู้วิธีการทำความสะอาด เปลี่ยนรูป และสร้างตัวแปรใหม่จากชุดข้อมูลดิบ เปลี่ยนมันเป็นรูปแบบที่อัลกอริทึมการเรียนรู้เครื่องสามารถเข้าใจและใช้ประโยชน์ในการคาดการณ์ได้ดีขึ้น เมื่อจบหลักสูตร คุณจะมีความสามารถในการเตรียมชุดข้อมูลใด ๆ สำหรับโครงการ ML ของคุณ คุณจะเรียนรู้อะไร - ใช้เทคนิคการคำนวณต่างๆ ในการจัดการข้อมูลที่หายไปอย่างมีประสิทธิภาพ - เปลี่ยนแปลงตัวแปรประเภทเป็นรูปแบบตัวเลข โดยใช้ one- hot, ordinal และวิธีการเข้ารหัสอื่น ๆ - ระบุและจัดการกับค่าที่ผิดปกติ เพื่อป้องกันไม่ให้มันบิดเบือนผลการทำงานของแบบจำลอง - สร้างคุณสมบัติใหม่ที่ทรงพลังจากประเภทข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น วันและเวลา - เปลี่ยนแปลงตัวแปรต่อเนื่อง ไปเป็นบินสคริปต์ ผ่านการแยกและปรับขนาด - สร้างระบบการประมวลผลก่อนใช้ เพื่อให้การทำงานของวิศวกรคุณเป็นไปอย่างราบรื่น หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วย คำศัพท์และแนวคิดหลัก จากนั้นก็พัฒนาไปสู่เทคนิคการปฏิบัติ สำหรับแต่ละประเภทของการแปลงข้อมูล คุณจะฝึกฝนทุกวิธีผ่านการอธิบายที่ชัดเจน และการฝึกอบรมที่เน้น หลักสูตรนี้ถูกออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นในการเรียนรู้เครื่อง โดยไม่ต้องมีประสบการณ์ก่อนหน้านี้ในวิศวกรรมฟีเจอร์ แม้ว่าความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับภาษาไพธอนและแนวคิดพื้นฐานของ ML จะช่วยได้มาก เริ่มเรียนรู้วันนี้และปลดล็อคศักยภาพที่แท้จริงของข้อมูลของคุณ