Makine öğrenimi için pratik özellik mühendisliği

Modelinizin performansını artırmak için mücadele ediyorsunuz? Cevap çoğu zaman algoritmada değil, ona sağladığınız özelliklerde yatmaktadır. Etkili özellik mühendisliği güçlü ve doğru tahmini modeller inşa etmenin anahtarıdır. Bu ders, özellik mühendisliğinde pratik bir temel sağlar. Ham veri kümelerinden yeni değişkenleri sistematik olarak temizleme, dönüştürme ve yaratmayı öğrenecek, onları makine öğrenme algoritmalarının anlayabileceği ve daha iyi tahminler için kullanabileceği bir biçime dönüştüreceksiniz. Sonunda, ML projeleriniz için herhangi bir veri kümesini hazırlamak için becerilere sahip olacaksınız. Ne öğreneceksin: - Eksik verileri etkili bir şekilde yönetmek için çeşitli hesaplama teknikleri uygulayın. - Kategorik değişkenleri bir sıcak, sıralı ve diğer kodlama yöntemlerini kullanarak sayısal biçimlere dönüştürün. - Modelinizin performansını saptırmalarını önlemek için dışsal değerleri tanımlayın ve yönetin. - Tarih ve saat gibi karmaşık veri türlerinden güçlü yeni özellikler oluşturun. - Değişkenleri ayrık ve ölçeklendirme yoluyla ayrık kutulara dönüştür. - İş akışınızı basitleştirmek için tekrar kullanılabilir ön işleme boru hatları oluşturun. Kurs temel terminoloji ve kavramlarla başlar, sonra her veri dönüşüm türü için pratik teknikler ile ilerler. Her yöntemi açık, yazılı açıklamalar ve odaklanmış egzersizler yoluyla uygulayacaksınız. Bu ders makine öğrenimi konusunda yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Python ve temel ML kavramlarına temel seviyede aşina olmak yardımcı olsa da, özellikler mühendisliği konusunda önceden tecrübe gerekmez. Bugün öğrenmeye başlayın ve verilerinizin gerçek potansiyelini açığa çıkarın.