Engenharia de recursos para aprendizado de máquina

O segredo para criar modelos robustos e altamente precisos muitas vezes não está em algoritmos complexos, mas na qualidade dos dados que você fornece a eles. Este curso fornece uma base abrangente em engenharia de recursos, a prática essencial de transformar dados brutos em recursos informativos.Você irá além de simplesmente alimentar dados em um modelo e aprenderá a criar, selecionar e gerenciar recursos para aumentar significativamente o poder preditivo de seus projetos de aprendizado de máquina. O que você vai aprender: - Aprenda técnicas fundamentais para lidar com valores ausentes, valores atípicos e dados inconsistentes. - Domine métodos para codificar variáveis categóricas, desde a codificação simples de um hot até estratégias mais avançadas. - Aplique técnicas de dimensionamento e transformação a dados numéricos para prepará-los para vários algoritmos. - Crie novos recursos impactantes a partir de dados existentes, incluindo data, hora e informações básicas baseadas em texto. - Entenda os princípios de redução de dimensionalidade para simplificar modelos e melhorar o desempenho. - Pratique a construção de pipelines de pré-processamento de dados reutilizáveis para agilizar seus fluxos de trabalho de engenharia de recursos. O curso começa com os conceitos básicos do que faz um bom recurso antes de progredir através de exemplos práticos escritos para cada tipo de dados principal.Você trabalhará através dos exercícios baseados em texto para solidificar sua compreensão em cada etapa. Este curso é projetado para iniciantes em ciência de dados e aprendizado de máquina.Não é necessária experiência prévia em engenharia de recursos, embora uma familiaridade básica com Python e conceitos básicos de aprendizado... [-] Comece a aprender hoje e desbloqueie o verdadeiro potencial dos seus dados.