Asas Kejuruteraan Ciri: Ubah Data Mentah untuk ML

Model pembelajaran mesin hanya sebaik data yang anda berikan kepadanya. Walaupun algoritma mendapat semua perhatian, rahsia sebenar untuk membina model ramalan yang sangat tepat terletak pada cara anda menyediakan dan merekayasa data anda. Kursus berasaskan teks ini merapatkan jurang antara set data mentah, tidak teratur dan sistem pembelajaran mesin berprestasi tinggi. Anda akan meneroka teknik asas untuk mengendalikan nilai yang hilang, mengekod pemboleh ubah kategori, dan mengubah data berangka secara matematik. Dengan meneliti contoh bertulis dan coretan kod, anda akan belajar cara mendedahkan corak tersembunyi dan mencipta ciri bermaklumat yang memberikan peningkatan prestasi yang ketara kepada model anda. Apa yang anda akan pelajari: • Memahami terminologi asas dan konsep pengekstrakan ciri dan penyediaan data. • Mengaplikasikan teknik imputasi untuk mengendalikan data yang hilang dan pencilan dengan berkesan. • Mengubah pemboleh ubah berangka menggunakan penskalaan, pengumpulan, dan transformasi matematik. • Mengekod data kategori dan teks ke dalam format yang boleh dibaca mesin, termasuk vektorisasi teks asas. • Mengamalkan corak manipulasi data moden menggunakan pustaka dataframe semasa untuk pemprosesan yang cekap. • Membina ciri tarikh, masa, dan ruang untuk mengekstrak pandangan yang lebih mendalam daripada set data yang kompleks. Kursus ini bermula dengan terminologi teras dan konsep penyediaan data asas sebelum beralih kepada teknik transformasi khusus. Anda akan maju melalui pelajaran bertulis yang berstruktur yang membina intuisi anda untuk memilih kaedah kejuruteraan yang betul untuk jenis data yang berbeza. Kursus ini direka untuk pemula dan profesional data yang bercita-cita tinggi tanpa pengalaman kejuruteraan ciri sebelumnya, walaupun pemahaman asas tentang pengaturcaraan adalah membantu. Mula membaca hari ini untuk membuka kunci kuasa ramalan tersembunyi dalam set data mentah anda.