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.
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
Barcha darajalar • 22 Ma'ruzalar • Umrbod kirishTasdiqlangan usta o'qituvchi
O'qituvchi bilan tanishing: Dr. Amar Massoud
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Siz nimani o'rganasiz
Kurs mazmuni
10 bo'limlar • 22 ma'ruzalar • 01:37:25 umumiy uzunligiHandling Missing Data
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
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
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
Binning Numerical Variables
One-Hot Encoding vs. Label Encoding
Compare one-hot encoding and label encoding for transforming categorical data into numerical features, weighing dimensionality against potential ordinal assumptions in different datasets.
Oquv sayohatingizni rejalashtiring
SI vaqtingizga mos shaxsiy jadval yaratadiTalablar
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.
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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Sblocca il pieno potenziale dei tuoi modelli di apprendimento automatico con il nostro corso completo sull'Ingegneria delle Caratteristiche. Progettato per appassionati di scienza dei dati, professionisti del machine learning e sviluppatori, questo corso copre tecniche di ingegneria delle caratteristiche essenziali e avanzate che miglioreranno le prestazioni, l'accuratezza e l'interpretabilità del tuo modello.
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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