Ingegneria delle Funzionalità e Preparazione dei Dati per il Machine Learning

I risultati di machine learning di alta qualità dipendono più dai dati che si forniscono al modello che dall'algoritmo stesso. Questo corso basato su testo fornisce un percorso chiaro per i principianti per padroneggiare l'arte essenziale dell'ingegneria delle funzionalità, assicurando che i tuoi dati siano ottimizzati per il successo predittivo.Imparerai come identificare, pulire e trasformare le variabili per massimizzare le prestazioni dei tuoi modelli. Leggendo spiegazioni dettagliate e studiando implementazioni di codice, acquisirai le competenze per gestire con sicurezza sfide complesse sui dati come valori mancanti e classi sbilanciate.Cosa imparerai:- Comprendere la terminologia di base e i principi fondamentali della rappresentazione delle funzionalità- Applicare tecniche di ricampionamento tra cui SMOTE, upsampling e downsampling per dati sbilanciati- Padroneggiare la codifica categorica e la scalatura numerica per preparare i dati per vari algoritmi- Costruire modelli predittivi utilizzando la Logistic Regression e interpretare i risultati con matrici di confusione- Praticare moderni schemi di manipolazione dei dati utilizzando gli standard di libreria attuali e flussi di lavoro efficienti- Identificare ed estrarre funzionalità rilevanti da vari formati di dati grezziIl corso inizia con definizioni essenziali e principi dei dati, progredendo attraverso spiegazioni scritte strutturate e frammenti di codice per rafforzare il tuo apprendimento. Questo programma è progettato per i principianti che entrano nel campo della scienza dei dati e non è richiesta alcuna esperienza precedente nell'ingegneria delle funzionalità. Inizia oggi stesso a costruire modelli di machine learning più accurati e robusti.