Урок 18: Что такое разработка признаков? | Машинное обучение скачать в хорошем качестве

Урок 18: Что такое разработка признаков? | Машинное обучение

Подключайтесь к нам в социальных сетях! 📸 Instagram: https://www.instagram.com/algorithm_a... 🧵 Threads: https://www.threads.net/@algorithm_av... 📘 Facebook:   / algorithmavenue7   🎮 Discord:   / discord   👉Временные метки: 00:00 - Зачем нужна разработка функций? 04:27 - Что такое разработка функций? 07:48 - Части разработки функций? 09:09 - Заполнение пропущенных значений 13:00 - Обработка категориальных данных 15:08 - Выявление выбросов 17:20 - Масштабирование признаков 19:50 - Создание признаков 24:10 - Выбор признаков 28:58 - Извлечение признаков В этом видео мы подробно рассмотрим проектирование признаков, один из важнейших этапов машинного обучения и анализа данных. Хорошая модель начинается с хороших признаков — и это видео покажет вам, как эффективно их создавать. 📌 Что вы узнаете из этого видео: ✔️ Что такое инженерия признаков и почему она так важна ✔️ Разница между исходными и модифицированными признаками ✔️ Преобразование признаков против извлечения признаков ✔️ Правильная обработка пропущенных значений ✔️ Кодирование категориальных переменных (кодирование меток, однократное кодирование) ✔️ Масштабирование признаков (нормализация против стандартизации) ✔️ Обработка выбросов и асимметричных данных ✔️ Создание новых признаков из существующих данных ✔️ Примеры из реальной жизни с простыми объяснениями 🧠 Независимо от того, являетесь ли вы новичком в машинном обучении, студентом Data Science или готовитесь к собеседованию, это видео поможет вам понять, как инженерия признаков напрямую влияет на производительность модели. 👉 Если вам это видео показалось полезным, не забудьте поставить лайк, поделиться им и подписаться на канал, чтобы получать больше интересного контента! #инженерноепроектированиепризнаков #машинноеобучение #наукаоданных #предварительнаяобработкаданных #масштабированиепризнаков #извлечениепризнаков #выборпризнаков #категориальноекодирование #однокритериальноекодирование #кодированиеметок #заполнениепропущенныхзначений #обнаружениевыбросов #очисткаданных #преобразованиеданных #нормализация #стандартизация #рабочийпроцессml #основыai #основыml #глубокоеобучение #обучениес учителем #обучениебез учителя #обучениемоделей #производительностьмоделей #аналитикаданных #pythonforml #scikitlearn #учебникml #учебникпонаукеоданных #образованиевискусственномобучении #концепцииml #искусственныйискусственныйинструментдляначинающих #практикаml #созданиепризнаков #обработкаданных #большиеданные #аналитика