Build your ultimate AI agent
Mô tả khóa học
Mỗi ngày bạn đều nghe về những bước tiến đáng kinh ngạc khi các ứng dụng Machine Learning mới nhất đang thay đổi thế giới. Tuy nhiên, các bài viết thường bỏ qua thực tế rằng cần rất nhiều công việc xử lý dữ liệu và xây dựng đặc trưng trước khi có thể dùng đến các mô hình “hào nhoáng” đó. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách thực hiện chính những việc đó. Bạn sẽ làm việc với khảo sát Nhà phát triển của Stack Overflow và các bài phát biểu nhậm chức tổng thống Mỹ trong lịch sử để hiểu cách tiền xử lý và xây dựng đặc trưng từ dữ liệu phân loại, liên tục và dữ liệu phi cấu trúc. Khóa học sẽ giúp bạn thực hành chuẩn bị mọi loại dữ liệu cho các mô hình Machine Learning của riêng mình.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Tạo đặc trưng
Trong chương này, bạn sẽ khám phá feature engineering là gì và cách bắt đầu áp dụng nó vào dữ liệu thực tế. Bạn sẽ tải, khám phá và trực quan hóa một bộ dữ liệu phản hồi khảo sát; qua đó, bạn sẽ tìm hiểu về các kiểu dữ liệu cơ bản và vì sao chúng ảnh hưởng đến cách bạn nên xây dựng đặc trưng. Sử dụng gói pandas, bạn sẽ tạo đặc trưng mới từ cả các cột phân loại và liên tục.
2
Xử lý dữ liệu lộn xộn
Chương này giới thiệu với bạn thực tế về dữ liệu lộn xộn và không đầy đủ. Bạn sẽ học cách tìm các giá trị thiếu trong dữ liệu và khám phá nhiều cách tiếp cận để xử lý chúng. Bạn cũng sẽ dùng các kỹ thuật thao tác chuỗi để loại bỏ các ký tự không mong muốn trong bộ dữ liệu.
3
Phù hợp với các giả định thống kê
Trong chương này, bạn sẽ tập trung phân tích phân phối cơ bản của dữ liệu và liệu nó có ảnh hưởng đến quy trình Machine Learning của bạn hay không. Bạn sẽ học cách xử lý dữ liệu lệch và các trường hợp ngoại lệ có thể tác động tiêu cực đến phân tích.
4
Xử lý dữ liệu văn bản
Cuối cùng, trong chương này, bạn sẽ làm việc với dữ liệu văn bản phi cấu trúc, tìm hiểu cách trích xuất và xây dựng các đặc trưng dạng cột từ một corpus văn bản. Bạn sẽ so sánh cách các phương pháp khác nhau ảnh hưởng đến lượng ngữ cảnh được trích xuất từ văn bản, và cách cân bằng nhu cầu về ngữ cảnh mà không tạo ra quá nhiều đặc trưng.
Feature Engineering cho Machine Learning bằng Python
Hoàn
thành khóa học

