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!
Feature Engineering for ML Seminar
This seminar is aimed at anyone looking to expand and deepen their knowledge in the field of feature engineering. Feature engineering is an important step in the development of machine learning models and involves selecting, transforming, and combining features to improve the performance of a model.
In this seminar, we will explore various techniques of feature engineering and practice their application on real datasets. We will cover both manual and automated methods and learn how to select and transform the right features for our model.
Why should you attend this seminar? Here are a few reasons:
- You want to deepen your understanding of feature engineering and learn effective techniques to improve the performance of your machine learning models.
- You want to learn how to select and transform suitable features to avoid overfitting and underfitting.
- You want to network with other data scientists and machine learning enthusiasts and learn from their experiences and best practices.
- You want to practice on real-life case studies and immediately apply your knowledge in practice.
- You want to enhance your skills in feature engineering to advance in your career as a data scientist or machine learning engineer.
Sign up now and become an expert in feature engineering for machine learning!
Agenda
- Einführung in Feature Engineering
- Einführung in Feature Engineering
- Interaktionseffekte und Polynomielle Merkmale
- Interaktionseffekte und Polynomielle Merkmale
- Merkmalskombination und Aggregation
- Merkmalskombination und Aggregation
- Outlier-Erkennung und Behandlung
- Outlier-Erkennung und Behandlung
- Feature Engineering für komplexe Modelle
- Feature Engineering für komplexe Modelle
- Evaluierung und Validierung von Features
- Evaluierung und Validierung von Features
- Best Practices und Fallstudien in Feature Engineering
- Best Practices und Fallstudien in Feature Engineering
- Datenbereinigung und Vorverarbeitung
- Datenbereinigung und Vorverarbeitung
- Kategorische Variablen kodieren
- Kategorische Variablen kodieren
- Feature-Skalierung und Normalisierung
- Feature-Skalierung und Normalisierung
- Merkmalsauswahl-Techniken
- Merkmalsauswahl-Techniken
- Merkmalsextraktion und Transformation
- Merkmalsextraktion und Transformation
- Zeitreihen-Feature Engineering
- Zeitreihen-Feature Engineering
- Textdaten-Feature Engineering
- Textdaten-Feature Engineering
- Bild- und Audiodaten-Feature Engineering
- Bild- und Audiodaten-Feature Engineering