Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
Découvrez l'ingénierie des caractéristiques pour l'apprentissage automatique
Dans ce cours, vous découvrirez l'ingénierie des caractéristiques, qui est au cœur de nombreux modèles d'apprentissage automatique. Étant donné que les performances d'un modèle sont directement liées aux caractéristiques qui lui sont fournies, l'ingénierie des caractéristiques place les connaissances du domaine au cœur du processus. Vous vous familiariserez avec les principes de l'ingénierie des caractéristiques sonores, ce qui contribuera à réduire le nombre de variables lorsque cela est possible, à accélérer l'exécution des algorithmes d'apprentissage, à améliorer l'interprétabilité et à éviter le surajustement.Mettre en œuvre des techniques d'ingénierie des caractéristiques dans R
Vous apprendrez à mettre en œuvre des techniques d'ingénierie des caractéristiques à l'aide du framework R tidymodels, en mettant l'accent sur le package recipe qui vous permettra de créer, d'extraire, de transformer et de sélectionner les meilleures caractéristiques pour votre modèle.Concevez des fonctionnalités et développez des modèles ML plus performants
Lorsque vous serez confronté à un nouvel ensemble de données, vous serez en mesure d'identifier et de sélectionner les caractéristiques pertinentes et d'ignorer celles qui ne sont pas informatives afin d'accélérer l'exécution de votre modèle sans compromettre sa précision. Vous serez également à l'aise pour appliquer des transformations et créer de nouvelles fonctionnalités afin de rendre vos modèles plus efficaces, plus interprétables et plus précis.Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Introduction au feature engineering
Les données brutes ne se présentent pas toujours sous la forme la plus adaptée à l’analyse. Dans ce premier chapitre, vous verrez comment transformer et créer des variables qui améliorent les performances et l’interprétabilité de votre modèle.
- Qu’est-ce que le feature engineering ?50 XP
- Un modèle exploratoire100 XP
- Concevoir manuellement une variable100 XP
- Créer de nouvelles variables à partir de votre connaissance du domaine50 XP
- Préparer vos données pour l’analyse100 XP
- Construire un workflow100 XP
- Augmenter le contenu informationnel des données brutes50 XP
- Identifier les valeurs manquantes100 XP
- Imputer les valeurs manquantes et créer des variables indicatrices100 XP
- Ajuster et évaluer le modèle100 XP
- Prédire les réservations d’hôtel100 XP
2
Transformer les variables
Dans ce chapitre, vous verrez qu’au‑delà des transformations manuelles, vous pouvez exploiter les outils du tidyverse pour créer automatiquement de nouvelles variables. Vous découvrirez en quoi cette approche améliore la reproductibilité de vos modèles et se révèle particulièrement utile avec des jeux de données comportant de nombreuses variables.
3
Extraire des variables
Vous allez maintenant apprendre que les modèles bénéficient souvent d’une réduction de dimension et de l’extraction de variables à partir de données de grande dimension, notamment en convertissant des textes en valeurs numériques, en encodant des catégories et en classant la puissance prédictive des variables. Vous explorerez des méthodes comme l’analyse en composantes principales, l’analyse en composantes principales à noyau, l’extraction numérique à partir de textes, les encodages catégoriels et les scores d’importance des variables.
4
Sélectionner les variables
Vous terminerez le cours en découvrant des techniques de feature engineering et de Machine Learning. Vous commencerez par vous concentrer sur les problèmes liés à l’utilisation de toutes les variables disponibles dans un modèle et sur l’importance d’identifier les variables non pertinentes ou redondantes, puis d’apprendre à les supprimer à l’aide de méthodes intégrées comme le lasso et l’elastic‑net. Ensuite, vous explorerez des méthodes de rétrécissement comme le lasso, la ridge et l’elastic‑net, qui permettent de régulariser les poids des variables ou de sélectionner des variables en annulant certains coefficients. Enfin, vous construirez un flux de travail de feature engineering de bout en bout et réviserez les notions et fonctions vues précédemment dans un petit projet.
R
Feature engineering en R
Cours
terminé
