Основы Feature Engineering: преобразование сырых данных для ML

Модели машинного обучения хороши лишь настолько, насколько хороши данные, которые вы им передаете. В то время как алгоритмы привлекают к себе все внимание, настоящий секрет создания высокоточных прогностических моделей кроется в том, как вы готовите и проектируете свои данные. Этот текстовый курс сокращает разрыв между сырыми, хаотичными наборами данных и высокопроизводительными системами машинного обучения. Вы изучите базовые методы обработки пропущенных значений, кодирования категориальных переменных и математического преобразования числовых данных. Работая с письменными примерами и фрагментами кода, вы научитесь выявлять скрытые закономерности и создавать информативные признаки, которые значительно повысят производительность ваших моделей. Чему вы научитесь: • Понимать фундаментальную терминологию и концепции извлечения признаков и подготовки данных. • Эффективно применять методы импутации для обработки пропущенных данных и выбросов. • Преобразовывать числовые переменные с помощью масштабирования, биннинга и математических преобразований. • Кодировать категориальные и текстовые данные в машиночитаемые форматы, включая базовую векторизацию текста. • Практиковать современные шаблоны манипулирования данными с использованием актуальных библиотек dataframe для эффективной обработки. • Создавать признаки даты, времени и пространственные признаки для извлечения более глубоких инсайтов из сложных наборов данных. Курс начинается с базовой терминологии и основных концепций подготовки данных, после чего переходит к конкретным методам преобразования. Вы будете продвигаться по структурированным письменным урокам, которые помогут вам развить интуицию для выбора правильных методов проектирования признаков для различных типов данных. Этот курс разработан для начинающих и будущих специалистов по данным без предварительного опыта в feature engineering, хотя базовое понимание программирования будет полезным. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть скрытую прогностическую силу ваших сырых наборов данных.