У нас вы можете посмотреть бесплатно Feature Engineering (Variable Characteristics) | Deployment of Machine Learning Models или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
In this video, we’ll revisit the key feature engineering steps needed to prepare your data for model training and prediction. Learn how to handle: ⚠️ Missing values and outliers 🔠 Categorical variables and rare labels 📊 Skewed distributions and feature scaling You’ll see why proper data preprocessing is crucial for reliable, high-performing ML models and how different algorithms respond to these challenges. To master model deployment and MLOps, check out our courses at https://www.trainindata.com/courses. Link to presentations: https://www.trainindata.com/l/digital... #FeatureEngineering #DataPreprocessing #MachineLearning #DataScience #MLPipeline #DataCleaning #FeatureScaling #Outliers #CategoricalEncoding #PythonMachineLearning #ScikitLearn #AIEngineering #MLCourse #LearnMachineLearning #MLTutorial #machinelearningtutorial