Feature Engineering pour le Machine Learning moderne avec Scikit-Learn: Science des données avancée et applications pratiques

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Lib廨ez la puissance de l'ing幯ierie des caract廨istiques pour l'apprentissage automatique de pointe

Transformez des donn嶪s brutes en caract廨istiques puissantes. Ce guide essentiel va au-del?des bases, vous enseignant comment cr嶪r, optimiser et automatiser des caract廨istiques qui 幨鋦ent les mod鋩es d'apprentissage automatique. Ce livre 廦uipe les scientifiques des donn嶪s, les ing幯ieurs en apprentissage automatique et les professionnels de l'analyse avec les comp彋ences n嶰essaires pour prendre des d嶰isions impactantes bas嶪s sur les donn嶪s.

Pourquoi l'ing幯ierie avanc嶪 des caract廨istiques est essentielle

Dans l'apprentissage automatique, la qualit?des donn嶪s d'entr嶪 d彋ermine la qualit?des pr嶮ictions de sortie. L'ing幯ierie avanc嶪 des caract廨istiques est la cl?pour d嶰ouvrir des motifs cach廥 et obtenir des informations significatives ?partir de vos donn嶪s, en les transformant en entr嶪s structur嶪s qui am幨iorent les performances du mod鋩e.

Ce que vous d嶰ouvrirez ?l'int廨ieur

Ce livre couvre toutes les 彋apes de l'ing幯ierie avanc嶪 des caract廨istiques, des transformations fondamentales aux pipelines automatis廥 et aux outils de pointe:

• Automatisation de la pr廧aration des donn嶪s avec les Pipelines de Scikit-Learn: Apprenez ?cr嶪r des flux de travail reproductibles et automatis廥 qui g鋨ent tout, de la mise ?l'嶰helle et du codage ?la s幨ection des caract廨istiques.
• Cr嶧tion et transformation avanc嶪s de caract廨istiques: Ma褾risez des techniques complexes telles que les caract廨istiques polynomiales, les termes d'interaction et la r嶮uction de dimensionnalit? le tout con蓰 pour am幨iorer la pr嶰ision du mod鋩e.
• 尒udes de cas sp嶰ifiques ?l'industrie: Appliquez des techniques d'ing幯ierie des caract廨istiques ?des domaines du monde r嶪l tels que la sant? le commerce de d彋ail et la segmentation de la client鋩e, en obtenant des informations sur la fa蔞n dont l'ing幯ierie des caract廨istiques s'adapte ?diff廨ents domaines.
• Outils modernes et automatisation avec AutoML: Explorez des outils AutoML tels que TPOT et Auto-sklearn pour automatiser la s幨ection des caract廨istiques et l'optimisation des mod鋩es, vous permettant de vous concentrer sur les caract廨istiques ?plus fort impact.
• Ing幯ierie des caract廨istiques pour l'apprentissage profond: D嶰ouvrez des techniques adapt嶪s aux r廥eaux neuronaux, notamment l'augmentation des donn嶪s, les embeddings et les transformations de caract廨istiques qui am幨iorent les flux de travail d'apprentissage profond.

Qui devrait lire ce livre ?

Que vous soyez un scientifique des donn嶪s exp廨iment?ou un d嶵utant avanc?cherchant ?d憝elopper des comp彋ences de pointe, ce livre fournit des techniques essentielles pour l'apprentissage automatique moderne. Il est id嶧l pour quiconque souhaite:

• Maximiser les performances du mod鋩e gr歊e ?une ing幯ierie des caract廨istiques percutante.
• Construire des flux de travail efficaces et reproductibles avec Scikit-Learn.
• Explorer des applications avanc嶪s dans plusieurs domaines.

匜evez vos mod鋩es avec l'ing幯ierie avanc嶪 des caract廨istiques

Ce livre est plus qu'un guide: c'est une bo褾e ?outils pour cr嶪r les transformations de donn嶪s qui alimentent des mod鋩es hautement performants. 夯uipez-vous des derni鋨es techniques, outils et connaissances pour relever av