Kỹ thuật đặc điểm cho học máy

Bí mật để xây dựng các mô hình chính xác và mạnh mẽ thường không nằm ở các thuật toán phức tạp, mà ở chất lượng dữ liệu bạn cung cấp cho chúng. Chương trình này cung cấp một nền tảng toàn diện trong kỹ thuật đặc điểm, thực hành cơ bản của việc chuyển đổi dữ liệu thô thành các đặc điểm thông tin. Bạn sẽ vượt qua việc đơn giản là đưa dữ kiện vào một mô hình và học cách làm việc, chọn, và quản lý các đặc tính để tăng cường đáng kể sức mạnh dự đoán của các dự án học máy của bạn. Bạn sẽ học được: - Học các kỹ thuật cơ bản để xử lý các giá trị thiếu, giá trị khác thường và dữ liệu không nhất quán. - Học các phương pháp mã hóa biến phân loại, từ mã hóa đơn giản đến các chiến lược tiên tiến hơn. - Ứng dụng các kỹ thuật quy mô và chuyển đổi cho dữ liệu số để chuẩn bị cho các thuật toán khác nhau. - Tạo các tính năng mới, có ảnh hưởng từ dữ liệu hiện có, bao gồm ngày, giờ và thông tin văn bản cơ bản. - Hiểu các nguyên tắc giảm chiều để đơn giản hóa mô hình và cải thiện hiệu suất. - Luyện tập xây dựng các đường ống xử lý dữ liệu tái sử dụng để tối ưu hóa các quy trình kỹ thuật. Chương trình bắt đầu với những khái niệm cốt lõi về những gì tạo nên một tính năng tốt trước khi tiến hành qua các ví dụ viết thực tế cho mỗi kiểu dữ liệu chính. Bạn sẽ làm việc qua các bài tập dựa trên văn bản để củng cố hiểu biết của bạn ở mỗi bước. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu với khoa học dữ liệu và học máy. Không cần phải có kinh nghiệm trước đó trong kỹ thuật đặc điểm, mặc dù một sự quen thuộc cơ bản với Python và các khái niệm cốt lõi của học máy sẽ giúp ích. Bắt đầu học hôm nay và giải phóng tiềm năng thực sự của dữ liệu của bạn.