機械学習(ML)モデルの精度を高める方法や、最も有用な特徴量を作成するためのデータ列の見極め方を学びたい方におすすめのコースです。この Feature Engineering コースでは、「良い」特徴量と「悪い」特徴量について説明し、それらをモデルで最大限に活用できるように前処理して変換する方法を解説します。
機械学習(ML)モデルの精度を高める方法や、最も有用な特徴量を作成するためのデータ列の見極め方を学びたい方におすすめのコースです。この Feature Engineering コースでは、「良い」特徴量と「悪い」特徴量について説明し、それらをモデルで最大限に活用できるように前処理して変換する方法を解説します。
Language Industry, Information Seeking Behavior, Collective Intelligence, Social Media Mining
De la lección
前処理と特徴量作成
このセクションでは、前処理と特徴量作成について説明します。これらのデータ処理手法により、機械学習システムで使う特徴セットを効率的に準備できます。