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.
단계별 기능 엔지니어링: ML 데이터 준비
누락 데이터, 스케일링, 기능 추출, 선택, 고급 기술 및 자동화된 기능 엔지니어링
Lahat ng Antas • 22 Mga lektura • Panghabambuhay na Access
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Kilalanin ang iyong instructor: Dr. Amar Massoud
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Mga Aktibong Mag-aaralIngles (American)
99 Mga Subtitle na Wika1 oras 37 min
Kabuuang NilalamanAng matututuhan mo
모델 정확도를 향상시키기 위해 기능 엔지니어링 기술을 이해하고 적용합니다.
편향을 식별하고 완화하여 공정하고 윤리적인 기능 선택을 보장합니다.
FeatureTools와 같은 라이브러리를 사용하여 자동화된 기능 엔지니어링을 구현합니다.
재현성과 협업을 위해 기능 버전을 추적하고 문서화합니다.
Nilalaman ng Kurso
10 na mga seksyon • 22 mga lektura • 01:37:25 kabuuang habaHandling 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.
Lingguhang Plano ng Pag-aaral
Planuhin ang iyong paglalakbay sa pag-aaral
Ang AI ay lumilikha ng personalized na iskedyul ayon sa iyong oras5 oras/linggo
Mga kinakailangan
Python 및 머신러닝 개념에 대한 기본 이해.
Pandas 및 Scikit-learn에 익숙함.
데이터 세트 작업에 대한 기본 경험이 권장됩니다.
고급 기능 엔지니어링 경험은 필요하지 않습니다.
Target na Audience
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.
Tungkol sa kursong ito
기능 엔지니어링에 대한 포괄적인 강좌로 머신러닝 모델의 잠재력을 최대한 발휘하세요. 데이터 과학 애호가, 머신러닝 전문가 및 개발자를 위해 설계된 이 강좌는 모델의 성능, 정확도 및 해석성을 높일 필수 및 고급 기능 엔지니어링 기술을 다룹니다.
누락 데이터 처리 및 기능 변환부터 FeatureTools와 같은 라이브러리를 사용한 자동화된 기능 엔지니어링까지, 강력하고 관련성 높은 기능을 만드는 데 필요한 기술을 배우게 됩니다. 스케일링, 정규화, 원-핫 인코딩 및 기능 추출과 같은 주요 기술을 발견하고, 더 깊은 패턴을 밝히기 위해 다항식 및 상호작용 기능을 적용할 때를 이해하며, 시계열 데이터에 대한 시간 기반 기능을 활용하세요. 이 강좌는 또한 기능에서 편향을 피하고, 공정성을 보장하고, 해석성을 향상시키는 방법을 보여주는 중요한 윤리적 고려 사항을 소개합니다.
실습 예제, 일관된 실제 세계 사용 사례 및 각 방법에 대한 Python 코드를 통해 즉시 적용할 수 있는 실용적인 경험을 얻게 됩니다. 또한 문서화 및 버전 관리에 대한 모범 사례를 배우게 되어, 기능이 체계적이고 재현 가능하게 유지되도록 할 수 있습니다. 마지막으로, 지속적인 학습 및 반복 기술을 통해 데이터가 진화함에 따라 모델을 관련성 있고 효과적으로 유지할 수 있는 장비를 갖추게 됩니다.
기능 엔지니어링 기술을 세련시키거나 워크플로를 자동화하려는 경우에 관계없이 이 강좌는 높은 성능의 윤리적 모델을 구축하는 데 필요한 지식과 도구를 제공합니다. 지금 등록하고 머신러닝에서 기능 엔지니어링 마스터하기 위한 한 걸음을 내딛으세요!
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Dr. Amar Massoud
Pangunahing Instruktor
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
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