Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Descubra a engenharia de recursos para machine learning
Neste curso, você vai aprender sobre engenharia de recursos, que é o cerne de muitos modelos de machine learning. Como o desempenho de qualquer modelo é resultado direto dos recursos que ele recebe, a engenharia de recursos coloca o conhecimento do domínio no centro do processo. Você vai conhecer os princípios da engenharia de recursos de som, ajudando a reduzir o número de variáveis sempre que possível, fazendo com que os algoritmos de aprendizagem funcionem mais rápido, melhorando a interpretabilidade e evitando o sobreajuste.Implementar técnicas de engenharia de recursos no R
Você vai aprender a usar técnicas de engenharia de recursos com a estrutura R tidymodels, com foco no pacote de receitas que vai te ajudar a criar, extrair, transformar e escolher os melhores recursos para o seu modelo.Recursos de engenharia e criação de melhores modelos de ML
Quando você se deparar com um novo conjunto de dados, vai conseguir identificar e escolher as características relevantes e ignorar as que não trazem informação, pra deixar seu modelo funcionar mais rápido sem perder a precisão. Você também vai ficar à vontade pra aplicar transformações e criar novos recursos pra deixar seus modelos mais eficientes, interpretáveis e precisos!Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Introdução ao Feature Engineering
Os dados brutos nem sempre vêm na melhor forma para análise. Neste capítulo de abertura, você vai dar uma primeira olhada em como transformar e criar features que aumentam o desempenho e a interpretabilidade do seu modelo.
- O que é feature engineering?50 XP
- Um modelo preliminar100 XP
- Engenharia manual de uma feature100 XP
- Criando novos atributos usando conhecimento de domínio50 XP
- Preparando seus dados para análise100 XP
- Construindo um workflow100 XP
- Aumentando o conteúdo de informação dos dados brutos50 XP
- Identificando valores ausentes100 XP
- Imputação de valores ausentes e criação de variáveis dummies100 XP
- Ajustando e avaliando o modelo100 XP
- Prevendo reservas de hotel100 XP
2
Transformando Features
Neste capítulo, você vai aprender que, além de transformar features manualmente, pode aproveitar ferramentas do tidyverse para criar novas variáveis de forma programática. Você vai explorar como essa abordagem melhora a reprodutibilidade dos seus modelos e é especialmente útil ao lidar com conjuntos de dados com muitas features.
3
Extraindo Features
Agora você vai aprender como os modelos frequentemente se beneficiam da redução de dimensionalidade e da extração de features de dados de alta dimensão, incluindo converter dados de texto em valores numéricos, codificar dados categóricos e ranquear o poder preditivo das variáveis. Você vai explorar métodos como análise de componentes principais, kernel principal component analysis, extração numérica de texto, codificações categóricas e escores de importância de variáveis.
4
Selecionando Features
Você vai encerrar o curso aprendendo sobre técnicas de feature engineering e Machine Learning. Primeiro, o foco será nos problemas de usar todas as features disponíveis em um modelo e na importância de identificar features irrelevantes e redundantes e aprender a removê-las usando métodos embutidos como lasso e elastic-net. Em seguida, você vai explorar métodos de shrinkage como lasso, ridge e elastic-net, que podem ser usados para regularizar pesos das features ou selecionar features ao zerar coeficientes. Por fim, você vai finalizar criando um fluxo de trabalho de feature engineering de ponta a ponta e revisando e praticando os conceitos e funções aprendidos em um pequeno projeto.
R
Feature Engineering em R
Curso
concluído
