Inżynieria cech w uczeniu maszynowym

Opis

Zaawansowane szkolenie poświęcone sztuce i nauce inżynierii cech w projektach uczenia maszynowego. Program prowadzi uczestników przez cały proces tworzenia, selekcji i optymalizacji cech, które znacząco wpływają na skuteczność modeli ML. Warsztaty praktyczne stanowią 80% czasu szkolenia, podczas których uczestnicy pracują na różnorodnych zbiorach danych, ucząc się identyfikować i tworzyć cechy istotne dla różnych problemów biznesowych. Zajęcia kładą szczególny nacisk na zrozumienie związków między naturą danych a wyborem odpowiednich technik inżynierii cech.

Profil uczestnika

Program szkolenia jest dedykowany dla:
• Data scientists pracujących nad optymalizacją modeli ML
• Inżynierów uczenia maszynowego szukających lepszej skuteczności modeli
• Analityków danych chcących pogłębić wiedzę o przygotowaniu danych
• Specjalistów ML odpowiedzialnych za jakość modeli
• Programistów AI pracujących z różnorodnymi danymi
• Badaczy zajmujących się optymalizacją algorytmów uczenia
• Inżynierów danych skupionych na przygotowaniu danych
• Praktyków ML poszukujących zaawansowanych technik modelowania

Agenda

1. Fundamenty inżynierii cech
• Rola cech w uczeniu maszynowym
• Analiza i zrozumienie przestrzeni cech
• Wpływ cech na wydajność modeli
• Strategie doboru i tworzenia cech
2. Techniki transformacji danych
• Przekształcenia numeryczne i kategoryczne
• Obsługa wartości brakujących i odstających
• Normalizacja i standaryzacja
• Kodowanie zmiennych kategorialnych
3. Zaawansowane metody inżynierii cech
• Automatyczna generacja cech
• Redukcja wymiarowości
• Selekcja cech oparta na znaczeniu
• Interakcje między cechami
4. Optymalizacja i walidacja
• Ocena jakości cech
• Testowanie stabilności cech
• Monitorowanie dryfu cech
• Zarządzanie procesem inżynierii cech

Korzyści

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił systematycznie podchodzić do procesu tworzenia i selekcji cech w projektach uczenia maszynowego. Zdobędzie głęboką wiedzę o tym, jak cechy wpływają na zachowanie i skuteczność modeli ML. Rozwinie umiejętność identyfikacji i tworzenia cech, które znacząco poprawiają wyniki modeli. Nauczy się dobierać odpowiednie techniki transformacji danych do różnych typów problemów. Będzie potrafił oceniać jakość i stabilność stworzonych cech w czasie. Zyska praktyczne doświadczenie w automatyzacji procesów inżynierii cech. Opanuje metody monitorowania i zarządzania cechami w środowisku produkcyjnym.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Praktyczna znajomość uczenia maszynowego
• Doświadczenie w pracy z danymi w Pythonie
• Podstawy statystyki i analizy danych
• Znajomość procesów przygotowania danych

Zagadnienia

• Transformacje danych
• Feature selection
• Encoding techniques
• Missing value imputation
• Dimensionality reduction
• Feature importance
• Feature stability
• Automated feature engineering
• Feature drift monitoring
• Data preprocessing
• Feature validation
• Pipeline management

Poznaj naszą firmę