Unit 1: Einführung in Features und Vorverarbeitung
Unit 2: Kategoriale Merkmale umwandeln
Unit 3: Numerische Merkmale skalieren
Unit 4: Neue Features entwickeln
Grundlagen des Feature Engineering und der Auswahl für Machine Learning Engineers: Von One-Hot Encoding bis PCA für skalierbare ML-Systeme
Meistern Sie essenzielle Feature Engineering- und Auswahltechniken, um die Leistung und Skalierbarkeit von ML-Modellen in Produktionsumgebungen zu optimieren und robuste Systeme zu entwickeln.
Unit 1: Grundlagen der Merkmalsauswahl
Unit 2: Dimensionsreduktion mit PCA