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Uendelezaji wa Programu/Sayansi ya Data/Uhandisi wa Kipengele

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

Dati Mancanti, Scalatura, Estrazione delle Caratteristiche, Selezione, Tecniche Avanzate e Ingegneria delle Caratteristiche Automatizzata

Ngazi Zote • 22 Mihadhara • Ufikiaji wa Maisha Yote
Dr. Amar Massoud

Mwalimu Mkuu Aliyethibitishwa

Ingegneria delle Caratteristiche Passo dopo Passo: Preparazione dei Dati per il Machine Learning
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Ukadiriaji wa Kimataifa
1
Wanafunzi Watendaji
Kiingereza (Marekani)
Nukuu 99 za Lugha
1 saa 37 dak
Jumla ya Maudhui

Utajifunza nini

Comprendere e applicare tecniche di ingegneria delle caratteristiche per migliorare l'accuratezza del modello.
Identificare e mitigare il bias, garantendo una selezione delle caratteristiche equa ed etica.
Implementare l'ingegneria delle caratteristiche automatizzata utilizzando librerie come FeatureTools.
Tracciare e documentare le versioni delle caratteristiche per la riproducibilità e la collaborazione.

Maudhui ya Kozi

10 sehemu • 22 mihadhara • 01:37:25 urefu wa jumla

Introduction

06:05

Master feature engineering for machine learning with a practical, hands-on approach, applying techniques from basic feature creation to PCA, imputation, encoding, regularization, and cross-validation using Python code.

Our Use Case - Housing Price Prediction Dataset

03:01

Apply feature engineering to a housing price dataset by median imputation for missing values, one-hot encoding neighborhoods, creating house age, log-transforming square footage, correlation analysis, and standardizing data.

Types of Features and Domain Knowledge

03:24

Identify and transform feature types—categorical, numerical, temporal, and text—to improve machine learning models. Leverage domain knowledge to guide feature creation, selection, and interaction terms for better performance and interpretability.

Handling Missing Data

09:03

Learn strategies to handle missing data, from mean, median, and mode imputation to modeling-based approaches like KNN and regression. Apply these to numerical and categorical features, including frequent category imputation.

Feature Transformation

01:57

Explore feature transformation techniques for machine learning, including scaling, normalization, log and power transformations, binning, and one hot encoding for categorical data.

Scaling and Normalization

05:40

Learn to scale and normalize features using standardization to zero mean and unit variance or min-max normalization to 0–1, improving model training on housing data.

Log Transformation, Power Transformation

05:16

Binning Numerical Variables

03:36

One-Hot Encoding vs. Label Encoding

04:07

Compare one-hot encoding and label encoding for transforming categorical data into numerical features, weighing dimensionality against potential ordinal assumptions in different datasets.

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Mahitaji

Comprensione di base di Python e concetti di apprendimento automatico.

Familiarità con Pandas e Scikit-learn.

Esperienza di base nel lavoro con set di dati è consigliata.

Nessuna esperienza avanzata di ingegneria delle caratteristiche è richiesta.

Watazamaji Walengwa

Data science enthusiasts looking to deepen their skills in feature engineering.

Beginner and intermediate data scientists aiming to improve model performance.

Machine learning practitioners who want practical, hands-on experience.

Developers interested in ethical AI and responsible data practices.

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Dalla gestione dei dati mancanti e la trasformazione delle caratteristiche all'ingegneria delle caratteristiche automatizzata con librerie come FeatureTools, imparerai le competenze per creare caratteristiche potenti e pertinenti. Scopri tecniche chiave come la scalatura, la normalizzazione, l'encoding one-hot e l'estrazione delle caratteristiche. Capirai quando applicare caratteristiche polinomiali e di interazione per scoprire modelli più profondi e sfruttare caratteristiche basate sul tempo per i dati di serie temporali. Questo corso introduce anche considerazioni etiche cruciali, mostrandoti come evitare il bias, garantire equità e migliorare l'interpretabilità nelle tue caratteristiche.

Attraverso esempi pratici, un caso d'uso coerente del mondo reale e codice Python per ogni metodo, acquisirai esperienza pratica che puoi applicare immediatamente. Imparerai anche le migliori pratiche per la documentazione e il controllo delle versioni, assicurando che le tue caratteristiche siano organizzate e riproducibili. Infine, con tecniche di apprendimento e iterazione continua, sarai attrezzato per mantenere i tuoi modelli rilevanti ed efficaci mentre i dati si evolvono.

Che tu stia cercando di affinare le tue competenze di ingegneria delle caratteristiche o automatizzare il tuo flusso di lavoro, questo corso fornisce le conoscenze e gli strumenti per costruire modelli ad alte prestazioni ed etici. Iscriviti oggi e fai un passo verso la padronanza dell'ingegneria delle caratteristiche nel machine learning!

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Mwalimu Mkuu
PhD in computer science and IT manager with 36 years technical experience in various fields including IT Security, IT Governance, IT Service Management , Software Development, Project Management, Business Analysis and Software Architecture. I hold 80+ IT certifications such as : ITIL 4 Master, ITIL 3 Expert ISO 27001 Auditor, ComptIA Security+, GSEC, CEH, ECSA, CISM, CISSP, CISA PGMP, MSP PMP, PMI-ACP, Prince2 Practitioner, Praxis, Scrum Master COBIT 2019 Implementor, COBIT 5 Assessor/Implementer TOGAF certified Lean Specialist, VSM Specialist PMI RMP, ISO 31000 Risk Manager, ISO 22301 Lead Auditor PMI-PBA, CBAP Lean Six Sigma Black Belt, ISO 9001 Implementer Azure Administrator, Azure DevOps Expert, AWS Practitioner And many more....

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