Je, nitapokea cheti baada ya kukamilisha "段階的な特徴エンジニアリング：MLデータ準備"?

Ndiyo, baada ya kukamilisha "段階的な特徴エンジニアリング：MLデータ準備" kwenye Lucebra, utapokea cheti kilichoidhinishwa kimataifa.

Je, ninaweza kutazama kozi kwenye simu au kompyuta kibao?

Ndiyo, kozi inapatikana 24/7 kwenye vifaa vyote vya iOS, Android, kompyuta kibao na kompyuta.

Je, manukuu katika lugha 33 yanapatikana?

Ndiyo, masomo yote ya video yana manukuu katika lugha 33.

Je, kuna kikomo cha muda wa kukamilisha kozi?

Hapana, unapata ufikiaji wa maisha ili ujifunze kwa kasi yako mwenyewe.

Per quanto tempo avrò accesso ai materiali del corso?

Una volta iscritto, riceverai accesso illimitato a vita a tutte le lezioni video, alle risorse scaricabili e agli aggiornamenti futuri dei corsi senza costi aggiuntivi.

Posso fare domande all'istruttore se rimango bloccato?

Assolutamente. Puoi pubblicare le tue domande direttamente nel forum di discussione Domande e risposte del corso, dove l'istruttore e gli altri studenti forniscono indicazioni e risposte tempestive.

Esiste una politica di rimborso se il corso non soddisfa le mie esigenze?

Sì, Lucebra offre una politica di rimborso di 7 giorni, a condizione che tu abbia guardato meno del 20% del contenuto totale del corso. I rimborsi approvati vengono accreditati direttamente sul saldo dei tuoi Crediti Lucebra per futuri acquisti sulla piattaforma.

Posso guardare il corso su dispositivi mobili o tablet?

Sì, tutti i corsi Lucebra sono completamente reattivi e ottimizzati per la riproduzione senza interruzioni su computer, laptop, tablet e dispositivi mobili.

Sono disponibili sottotitoli o didascalie per le lezioni?

Sì, le lezioni video presentano sottotitoli tradotti tramite intelligenza artificiale in un massimo di 99 lingue, consentendo agli studenti di tutto il mondo di seguire senza problemi nella loro lingua preferita.

Sono richiesti prerequisiti prima di iniziare questo corso?

A meno che non siano indicati requisiti specifici nella panoramica del corso, tutto ciò di cui hai bisogno è una conoscenza informatica di base e una connessione Internet. Tutti gli argomenti vengono insegnati passo dopo passo da zero.

Sviluppo/Ciencia de Datos/Ingegneria delle caratteristiche

Ingegneria delle Caratteristiche Passo dopo Passo: Preparazione dei Dati per il Machine Learning

欠損データ、スケーリング、特徴抽出、選択、高度な技術と自動化された特徴エンジニアリング

Tutti i livelli • 22 Lezioni • Accesso a vita

Dr. Amar Massoud

Istruttore Master verificato

RIMORCHIO

Incontra il tuo istruttore: Dr. Amar Massoud

19 ms

5.0 / 5.0

Valutazione globale

Studenti attivi

Inglese americano

Sottotitoli in 99 lingue

1h 37m

Contenuto totale

Cosa imparerai

モデルの精度を向上させるために特徴エンジニアリング技術を理解し適用します。

偏りを特定し軽減し、公平で倫理的な特徴選択を確保します。

FeatureToolsのようなライブラリを使用して自動化された特徴エンジニアリングを実装します。

再現性とコラボレーションのために特徴のバージョンを追跡し文書化します。

Contenuto del corso

10 sezioni • 22 lezioni • 01:37:25 lunghezza totale

Introduction