公開レッスンプレビュー
特徴量エンジニアリングが生データを強力な機械学習入力に変換する方法、つまり優れたモデルと優れたモデルを区別するスキルを学びましょう。
このレッスンを終えると、次を理解できます:
機械学習には「 ガベージイン、ガベージアウト 」という格言があります。世界で最も洗練されたアルゴリズムを使用できますが、適切に準備されていないデータを入力すると、結果は劣悪なものになります。逆に、綿密に準備された優れたデータが与えられた単純なアルゴリズムは、生の乱雑なデータが与えられた複雑なアルゴリズムよりも優れたパフォーマンスを発揮する可能性があります。 特徴エンジニアリングは、生データを機械学習アルゴリズムが効果的に学習できる表現に変換する技術です。これはおそらく、応用機械学習において最も影響力のあるスキルであり、深い専門知識とデータ サイエンスが出会う場所です。
特徴量エンジニアリング: 何が重要かを機械に教える の一部です AI Sprouts（芽）
特徴量エンジニアリング: 何が重要かを機械に教えるはAI Sprouts（芽）の一部です。アップグレードすると、完全なレッスン、クイズ、進捗トラッキング、すべてのアカデミーを利用できます。
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