Feature Engineering für Data Science
Feature Engineering ist die Vorbereitung von Daten für die Verarbeitung in Machine Learning-Algorithmen und von hoher Bedeutung im gesamten Machine Learning-Prozess: Nur qualitativ hochwertige Features/Eingabedatensätze mit großem Informationsgehalt stellen sicher, dass ein Modell für maschinelles Lernen erfolgreich trainiert bzw. seine Leistung verbessert werden kann.
Zielgruppe
Inhalt
- Einführung in das Feature Engineering
- Datenquellen, Datenmodelle und Analytische Data Marts
- Datenintegration und Datentransformation
- Behandlung fehlender Werte
- Behandlung von Ausreißern
- Binning-Methoden
- Dimensionsreduzierende Methoden
- Aggregationstechniken für Transaktionsdaten
- Feature Engineering für Zeitreihen
- Stichproben-Methoden und Erstellung von Trainings- und Testdaten
- Best Practices Feature Engineering für Machine Learning-Algorithmen
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16 Seminarstunden
2 Tage
VDSI Punkte Brandschutz: 0
VDSI Punkte Managementsysteme: 0
VDSI Punkte Gesundheitsschutz: 0
VDSI Punkte Security: 0
VDSI Punkte Umweltschutz: 0
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