Özellik Mühendisliği Temelleri: Ham Veriyi ML İçin Dönüştürme

Makine öğrenimi modelleri, onlara beslediğiniz veriler kadar iyidir. Algoritmalar tüm ilgiyi üzerine çekerken, yüksek doğrulukta tahmin modelleri oluşturmanın gerçek sırrı, verilerinizi nasıl hazırladığınız ve mühendisliğini yaptığınızda yatar. Bu metin tabanlı kurs, ham, dağınık veri kümeleri ile yüksek performanslı makine öğrenimi sistemleri arasındaki boşluğu kapatmaktadır. Eksik değerlerle başa çıkmak, kategorik değişkenleri kodlamak ve sayısal verileri matematiksel olarak dönüştürmek için temel teknikleri keşfedeceksiniz. Yazılı örnekler ve kod parçacıkları aracılığıyla, gizli kalıpları ortaya çıkarmayı ve modellerinize önemli bir performans artışı sağlayan bilgilendirici özellikler oluşturmayı öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: • Özellik çıkarmanın ve veri hazırlamanın temel terminolojisini ve kavramlarını anlayın. • Eksik verileri ve aykırı değerleri etkili bir şekilde ele almak için tamamlayıcı (imputation) teknikleri uygulayın. • Sayısal değişkenleri ölçekleme, gruplama (binning) ve matematiksel dönüşümler kullanarak dönüştürün. • Temel metin vektörleştirmesi dahil olmak üzere kategorik ve metin verilerini makine tarafından okunabilir formatlara kodlayın. • Verimli işleme için güncel dataframe kütüphanelerini kullanarak modern veri işleme kalıpları uygulayın. • Karmaşık veri kümelerinden daha derin içgörüler çıkarmak için tarih, saat ve mekansal özellikler oluşturun. Kurs, belirli dönüşüm tekniklerine geçmeden önce temel terminoloji ve temel veri hazırlama kavramları ile başlar. Farklı veri türleri için doğru mühendislik yöntemlerini seçme konusunda sezginizi geliştiren yapılandırılmış, yazılı dersler aracılığıyla ilerleyeceksiniz. Bu kurs, önceden özellik mühendisliği deneyimi olmayan yeni başlayanlar ve hevesli veri profesyonelleri için tasarlanmıştır, ancak programlamaya ilişkin temel bir anlayış faydalıdır. Ham veri kümelerinizdeki gizli tahmin gücünün kilidini açmak için bugün okumaya başlayın.