کتاب “Feature Engineering for Machine Learning” نوشته O’reilly، راهنمای جامعی است که بر اهمیت مهندسی ویژگی‌ها در فرآیند یادگیری ماشین تأکید دارد. این کتاب تکنیک‌ها و روش‌های عملی را برای بهبود عملکرد مدل‌ها از طریق تبدیل داده‌های خام به ویژگی‌های معنادار ارائه می‌دهد.
تعریف مهندسی ویژگی‌ها:
فرآیند استفاده از دانش حوزه برای استخراج ویژگی‌ها از داده‌های خام که باعث کارکرد بهتر الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌شود.
اهمیت:
ویژگی‌های خوب مهندسی شده می‌توانند به طور قابل توجهی دقت مدل‌های یادگیری ماشین را افزایش داده و به کاهش پیچیدگی مدل و بهبود قابلیت تفسیر کمک کنند.
تکنیک‌های پوشش داده شده:
– ایجاد ویژگی: روش‌هایی برای ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود.
– انتخاب ویژگی: تکنیک‌هایی برای انتخاب مرتبط‌ترین ویژگی‌ها برای مدل.
– کاهش ابعاد: رویکردهایی مانند PCA (تحلیل مؤلفه‌های اصلی) برای کاهش تعداد ویژگی‌ها در حالی که اطلاعات مهم حفظ می‌شود.
در این کتاب مثال‌های واقعی به کار برده شده است که نشان می‌دهند چگونه مهندسی مؤثر ویژگی‌ها می‌تواند منجر به پیش‌بینی‌های بهتر در حوزه‌های مختلف، از جمله مالی، بهداشت و درمان، و بازاریابی شود. همچنین به معرفی ابزارها و کتابخانه‌های محبوب مورد استفاده برای مهندسی ویژگی‌ها، از جمله کتابخانه‌های پایتون مانند Pandas و Scikit-learn پرداخته شده است.
هیچ دیدگاهی نوشته نشده است.