After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Acest curs acoperă noțiunile de bază despre cum și când să efectuezi preprocesarea datelor. Această etapă esențială din orice proiect de machine learning este momentul în care îți pregătești datele pentru modelare. Preprocesarea intervine între importul și curățarea datelor, pe de o parte, și antrenarea modelului de machine learning, pe de altă parte. Vei învăța cum să standardizezi datele pentru a le aduce în forma potrivită modelului, cum să creezi noi caracteristici care să valorifice la maximum informațiile din setul de date și cum să selectezi cele mai relevante caracteristici pentru a îmbunătăți performanța modelului. La final, vei exersa preprocesarea pregătind un set de date despre observații OZN pentru modelare.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Introducere în preprocesarea datelor
În acest capitol vei înțelege exact ce înseamnă preprocesarea datelor. Vei face primii pași în orice proces de preprocesare, inclusiv explorarea tipurilor de date și gestionarea valorilor lipsă.
2
Standardizarea datelor
Acest capitol este dedicat standardizării datelor. Adesea, un model face anumite presupuneri despre distribuția sau scara caracteristicilor tale. Standardizarea este o metodă prin care aduci datele în forma cerută de aceste presupuneri și îmbunătățești performanța algoritmului.
3
Ingineria caracteristicilor
În această secțiune vei învăța despre ingineria caracteristicilor. Vei explora diferite modalități de a crea caracteristici noi și mai utile, pornind de la cele deja existente în setul tău de date. Vei vedea cum să codifici, să agregezi și să extragi informații atât din caracteristici numerice, cât și din cele textuale.
4
Selectarea caracteristicilor pentru modelare
Acest capitol prezintă câteva tehnici diferite pentru selectarea celor mai importante caracteristici din setul tău de date. Vei învăța cum să elimini caracteristicile redundante, cum să lucrezi cu vectori de text și cum să reduci numărul de caracteristici folosind analiza componentelor principale (PCA).
5
Totul laolaltă
Acum că ai învățat totul despre preprocesare, vei aplica aceste tehnici pe un set de date care înregistrează informații despre observații OZN.
Preprocesare pentru Machine Learning în Python
Curs
finalizat
