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Feature Engineering für ML Seminar


Feature Engineering für ML Seminar

Feature Engineering für ML Seminar

Dieses Seminar richtet sich an alle, die ihr Wissen im Bereich Feature Engineering erweitern und vertiefen möchten. Feature Engineering ist ein wichtiger Schritt in der Entwicklung von Machine Learning Modellen und beinhaltet die Auswahl, Transformation und Kombination von Merkmalen, um die Leistung eines Modells zu verbessern.

In diesem Seminar werden wir uns mit verschiedenen Techniken des Feature Engineering auseinandersetzen und deren Anwendung in realen Datensätzen üben. Wir werden uns sowohl mit manuellen als auch automatisierten Methoden beschäftigen und lernen, wie wir die richtigen Merkmale für unser Modell auswählen und transformieren können.

Warum sollten Sie dieses Seminar buchen? Hier sind einige Gründe:

  • Sie möchten Ihr Verständnis von Feature Engineering vertiefen und effektive Techniken lernen, um die Leistung Ihrer Machine Learning Modelle zu verbessern.
  • Sie möchten lernen, wie Sie geeignete Merkmale auswählen und transformieren, um Overfitting und Underfitting zu vermeiden.
  • Sie möchten sich mit anderen Data Scientists und Machine Learning Enthusiasten vernetzen und von deren Erfahrungen und Best Practices lernen.
  • Sie möchten an realen Fallbeispielen üben und Ihr Wissen sofort in die Praxis umsetzen.
  • Sie möchten Ihre Fähigkeiten im Bereich Feature Engineering ausbauen, um in Ihrer Karriere als Data Scientist oder Machine Learning Engineer voranzukommen.

Melden Sie sich jetzt an und werden Sie ein Experte im Bereich Feature Engineering für Machine Learning!

Course outline
  • Einführung in Feature Engineering
  • Datenbereinigung und Vorverarbeitung
  • Kategorische Variablen kodieren
  • Feature-Skalierung und Normalisierung
  • Merkmalsauswahl-Techniken
  • Merkmalsextraktion und Transformation
  • Zeitreihen-Feature Engineering
  • Textdaten-Feature Engineering
  • Bild- und Audiodaten-Feature Engineering
  • Interaktionseffekte und Polynomielle Merkmale
  • Merkmalskombination und Aggregation
  • Outlier-Erkennung und Behandlung
  • Feature Engineering für komplexe Modelle
  • Evaluierung und Validierung von Features
  • Best Practices und Fallstudien in Feature Engineering
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