การสร้างคุณลักษณะด้วย MATLAB สำหรับการสร้างแบบจำลองเชิงพยากรณ์

ข้อมูลดิบมักจะยังไม่พร้อมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ซึ่งมักต้องการการทำความสะอาด การปรับโครงสร้าง และการแปลงข้อมูลอย่างมากก่อนที่จะนำไปใช้ได้ การเรียนรู้วิธีเตรียมข้อมูลนี้อย่างมีประสิทธิภาพเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างแบบจำลองเชิงพยากรณ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้ หลักสูตรนี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับหลักการพื้นฐานของการประมวลผลข้อมูลและการสร้างคุณลักษณะโดยใช้ MATLAB คุณจะได้เปลี่ยนจากการทำงานกับข้อมูลที่ยุ่งเหยิงจากหลายแหล่งไปสู่การจัดโครงสร้างชุดข้อมูลที่สะอาดและปรับให้เหมาะสมพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ ผ่านคำอธิบายที่เป็นลายลักษณ์อักษรที่ชัดเจน คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้ข้อมูลของคุณทำงานเพื่อคุณ เพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองในอนาคตของคุณสร้างขึ้นบนรากฐานที่มั่นคง สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจแนวคิดและคำศัพท์พื้นฐานของการสร้างคุณลักษณะก่อนที่จะเขียนโค้ด - ทำความสะอาดชุดข้อมูลที่ยุ่งเหยิงด้วยการจัดการค่าที่ขาดหายไป ค่าผิดปกติ และประเภทข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันอย่างเป็นระบบ - แปลงตัวแปรโดยใช้เทคนิคการปรับสเกล การทำให้เป็นมาตรฐาน และการเข้ารหัสหมวดหมู่ที่ทันสมัย - รวมและจัดตำแหน่งข้อมูลจากหลายแหล่ง ขั้นตอนเวลา และรูปแบบโดยใช้ตาราง MATLAB - สกัดคุณลักษณะที่มีความหมายจากตัวแปรข้อความ วันที่/เวลา และตัวเลขดิบเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลอง - ใช้เวิร์กโฟลว์ที่ทันสมัยเพื่อเลือกคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับการสร้างแบบจำลองเชิงพยากรณ์ หลักสูตรเริ่มต้นด้วยคำจำกัดความหลักและแนวคิดเกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูล จากนั้นจึงดำเนินไปพร้อมกับคำอธิบายทีละขั้นตอนและแบบฝึกหัดการเขียนโค้ดเชิงปฏิบัติ คุณจะได้อ่านสถานการณ์ข้อมูลที่สมจริง วิเคราะห์สแนปเป็ตโค้ดที่คัดสรร และฝึกฝนการจัดรูปข้อมูลสำหรับการสร้างแบบจำลอง หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการพัฒนาทักษะการเตรียมข้อมูลเชิงปฏิบัติ ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานการเขียนโปรแกรมขั้นสูงหรือประสบการณ์การเรียนรู้ของเครื่องมาก่อนเพื่อเริ่มต้น เริ่มอ่านวันนี้เพื่อปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของข้อมูลของคุณ