مهندسی ویژگی در R

کشف مهندسی ویژگی برای یادگیری ماشین

در این دوره، دانش‌پذیران با مهندسی ویژگی که قلب تپنده بسیاری از مدل‌های یادگیری ماشین است، آشنا می‌شوند. از آنجایی که عملکرد هر مدل نتیجه مستقیم ویژگی‌هایی است که به آن تغذیه می‌شود، مهندسی ویژگی دانش دامنه را در مرکز فرآیند قرار می‌دهد. دانش‌پذیران با اصول مهندسی ویژگی صحیح آشنا می‌شوند که به کاهش تعداد متغیرها در صورت امکان، افزایش سرعت اجرای الگوریتم‌های یادگیری، بهبود تفسیرپذیری و جلوگیری از بیش‌برازش کمک می‌کند.

پیاده‌سازی تکنیک‌های مهندسی ویژگی در R

مدرس چگونگی پیاده‌سازی تکنیک‌های مهندسی ویژگی را با استفاده از فریم‌ورک tidymodels در R آموزش می‌دهد. در این بخش بر پکیج recipe تاکید می‌شود که امکان ایجاد، استخراج، تغییر و انتخاب بهترین ویژگی‌ها را برای مدل فراهم می‌کند.

مهندسی ویژگی‌ها و ساخت مدل‌های یادگیری ماشین بهتر

هنگام مواجهه با یک مجموعه داده جدید، دانش‌پذیران قادر خواهند بود ویژگی‌های مرتبط را شناسایی و انتخاب کرده و ویژگی‌های غیرمفید را نادیده بگیرند تا مدل بدون کاهش دقت، سریع‌تر اجرا شود. همچنین آن‌ها با اعمال تغییرات و ایجاد ویژگی‌های جدید برای کارآمدتر، تفسیرپذیرتر و دقیق‌تر کردن مدل‌های خود مسلط خواهند شد.