Feature Engineering mit MATLAB für die prädiktive Modellierung

Rohdaten sind selten bereit für maschinelles Lernen. Oft müssen sie erheblich bereinigt, umstrukturiert und transformiert werden, bevor sie verwendet werden können. Zu lernen, wie man diese Daten effektiv aufbereitet, ist der absolute Schlüssel zum Aufbau genauer und zuverlässiger Vorhersagemodelle. Dieser Kurs führt Sie durch die grundlegenden Prinzipien der Datenverarbeitung und des Feature Engineerings mit MATLAB und ermöglicht Ihnen den Übergang von der Arbeit mit unordentlichen Daten aus mehreren Quellen zur Strukturierung sauberer, optimierter Datensätze, die für die Analyse bereit sind. Durch klare schriftliche Erklärungen lernen Sie, wie Sie Ihre Daten für sich arbeiten lassen und sicherstellen, dass Ihre zukünftigen Modelle auf einem soliden Fundament aufgebaut sind. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Feature-Engineering-Konzepte und -Terminologie, bevor Sie Code schreiben. - Bereinigen Sie unordentliche Datensätze, indem Sie systematisch mit fehlenden Werten, Ausreißern und inkonsistenten Datentypen umgehen. - Transformieren Sie Variablen mit Skalierung, Normalisierung und modernen kategorialen Codierungstechniken. - Kombinieren und richten Sie Daten aus mehreren Quellen, Zeitschritten und Formaten mit MATLAB-Tabellen aus. - Extrahieren Sie aussagekräftige Merkmale aus Rohtext, Datums- und Zeitangaben und numerischen Variablen, um die Modellleistung zu verbessern. - Wenden Sie moderne Workflows an, um die relevantesten Funktionen für die prädiktive Modellierung auszuwählen. Der Kurs beginnt mit Kerndefinitionen und strukturellen Datenkonzepten. Schritt für Schritt werden schriftliche Erklärungen und praktische Codierungsübungen durchgeführt. Sie lesen sich realistische Datenszenarien durch, analysieren kuratierte Code-Snippets und üben das Shaping von Daten für die Modellierung. Dieser Kurs ist für Einsteiger gedacht, die praktische Fähigkeiten zur Datenaufbereitung entwickeln möchten, ohne dass ein fortgeschrittener Programmierhintergrund oder vorherige Erfahrungen im Bereich Machine Learning erforderlich sind. Lesen Sie weiter, um das volle Potenzial Ihrer Daten zu erschließen.