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.
Ingénierie des caractéristiques étape par étape : Préparation des données ML
Données manquantes, mise à l'échelle, extraction de caractéristiques, sélection, techniques avancées et ingénierie des caractéristiques automatisée
Ngazi Zote • 22 Mihadhara • Ufikiaji wa Maisha Yote
Mwalimu Mkuu Aliyethibitishwa
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Kutana na mwalimu wako: Dr. Amar Massoud
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Ukadiriaji wa Kimataifa1
Wanafunzi WatendajiKiingereza (Marekani)
Nukuu 99 za Lugha1 saa 37 dak
Jumla ya MaudhuiUtajifunza nini
Comprendre et appliquer des techniques d'ingénierie des caractéristiques pour améliorer la précision du modèle.
Identifier et atténuer les biais, assurant une sélection de caractéristiques équitable et éthique.
Mettre en œuvre l'ingénierie des caractéristiques automatisée en utilisant des bibliothèques comme FeatureTools.
Suivre et documenter les versions des caractéristiques pour la reproductibilité et la collaboration.
Maudhui ya Kozi
10 sehemu • 22 mihadhara • 01:37:25 urefu wa jumlaHandling 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.
Mpango wa Masomo wa Kila Wiki
Panga safari yako ya kujifunza
AI hutengeneza ratiba ya kibinafsi kulingana na upatikanaji wako5 saa/wiki
Mahitaji
Compréhension de base de Python et des concepts d'apprentissage automatique.
Familiarité avec Pandas et Scikit-learn.
Expérience de base dans le travail avec des ensembles de données est recommandée.
Aucune expérience avancée en ingénierie des caractéristiques n'est requise.
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.
Kuhusu kozi hii
Débloquez le plein potentiel de vos modèles d'apprentissage automatique avec notre cours complet sur l'Ingénierie des Caractéristiques. Conçu pour les passionnés de science des données, les praticiens de l'apprentissage automatique et les développeurs, ce cours couvre des techniques d'ingénierie des caractéristiques essentielles et avancées qui amélioreront les performances, la précision et l'interprétabilité de votre modèle.
De la gestion des données manquantes et la transformation des caractéristiques à l'ingénierie des caractéristiques automatisée avec des bibliothèques comme FeatureTools, vous apprendrez les compétences nécessaires pour créer des caractéristiques puissantes et pertinentes. Découvrez des techniques clés comme la mise à l'échelle, la normalisation, le codage one-hot et l'extraction de caractéristiques. Comprenez quand appliquer des caractéristiques polynômiales et d'interaction pour découvrir des modèles plus profonds, et exploitez les caractéristiques basées sur le temps pour les données de séries temporelles. Ce cours présente également des considérations éthiques cruciales, vous montrant comment éviter les biais, assurer l'équité et améliorer l'interprétabilité de vos caractéristiques.
À travers des exemples pratiques, un cas d'utilisation cohérent du monde réel et du code Python pour chaque méthode, vous acquerrez une expérience pratique immédiatement applicable. Vous apprendrez également les meilleures pratiques pour la documentation et le contrôle de version, garantissant que vos caractéristiques sont organisées et reproductibles. Enfin, avec des techniques d'apprentissage continu et d'itération, vous serez équipé pour maintenir vos modèles pertinents et efficaces à mesure que les données évoluent.
Que vous cherchiez à affiner vos compétences en ingénierie des caractéristiques ou à automatiser votre flux de travail, ce cours fournit les connaissances et les outils pour construire des modèles performants et éthiques. Inscrivez-vous aujourd'hui et faites un pas vers la maîtrise de l'ingénierie des caractéristiques en apprentissage automatique!
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Kutana na mkufunzi wako
Dr. Amar Massoud
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
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