機械学習(ML)モデルの精度を高める方法や、最も有用な特徴量を作成するためのデータ列の見極め方を学びたい方におすすめのコースです。この Feature Engineering コースでは、「良い」特徴量と「悪い」特徴量について説明し、それらをモデルで最大限に活用できるように前処理して変換する方法を解説します。
機械学習(ML)モデルの精度を高める方法や、最も有用な特徴量を作成するためのデータ列の見極め方を学びたい方におすすめのコースです。この Feature Engineering コースでは、「良い」特徴量と「悪い」特徴量について説明し、それらをモデルで最大限に活用できるように前処理して変換する方法を解説します。
Language Industry, Information Seeking Behavior, Collective Intelligence, Social Media Mining
4.5 (10 件の評価)
レッスンから
元データから特徴量への変換
特徴量エンジニアリングは、ML プロジェクトを構築する作業で特に時間がかかり、難易度も高いフェーズです。特徴量エンジニアリング プロセスでは、まず元データを準備し、独自のドメイン知識を活用しながら、機械学習アルゴリズムを動作させるための特徴量を作成します。このモジュールでは、良い特徴量の特性と、ML モデルで特徴量を表現する方法について説明します。