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
수업에서
特徴クロス
特徴クロスは、従来の機械学習ではそれほど大きな役割を果たしていませんでしたが、近年の機械学習の手法ではツールキットで重要な役割を担います。このモジュールでは、どのような問題において特徴クロスで機械学習を強力にサポートできるのかを認識する方法を学習します。