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Erfahren Sie, wie Feature Engineering Rohdaten in leistungsstarke Eingaben für maschinelles Lernen umwandelt – die Fähigkeit, die gute Modelle von großartigen unterscheidet.
Am Ende dieser Lektion verstehst du:
Beim maschinellen Lernen gibt es ein Sprichwort: Müll rein, Müll raus . Sie können den ausgefeiltesten Algorithmus der Welt haben, aber wenn Sie ihn mit schlecht aufbereiteten Daten füttern, werden die Ergebnisse schlecht sein. Umgekehrt kann ein einfacher Algorithmus mit hervorragenden, sorgfältig aufbereiteten Daten einen komplexen Algorithmus mit rohen, chaotischen Daten übertreffen. Beim Feature Engineering handelt es sich um die Kunst, Rohdaten in Darstellungen umzuwandeln, aus denen maschinelle Lernalgorithmen effektiv lernen können. Es handelt sich wohl um die wirkungsvollste Einzelkompetenz im angewandten maschinellen Lernen – und hier trifft tiefes Fachwissen auf Datenwissenschaft.
Feature Engineering: Maschinen beibringen, worauf es ankommt ist Teil von AI Sprouts
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