ChatGPT یک مدل زبان قدرتمند است که می تواند متنی شبیه انسان برای برنامه های مختلف تولید کند. با این حال، فقط به اندازه اعلان‌هایی است که ارائه می‌دهید. شما باید بدانید که چگونه اعلان های موثر بنویسید، و اینجاست که مهندسی سریع وارد می شود. در این دوره، شما عمیقاً به اصول و بهترین شیوه های مهندسی سریع می پردازید. در پایان، شما مهارت ها و دانش لازم برای نوشتن اعلان های موثر برای حل مشکلات دنیای واقعی و برنامه های تجاری را خواهید داشت.

دنیای واقعی کثیف است و وظیفه شما این است که آن را درک کنید. مجموعه داده‌های اسباب‌بازی مانند MTCars و Iris نتیجه مراقبت و تمیز کردن دقیق هستند، حتی بنابراین داده‌ها باید تبدیل شوند تا برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین قدرتمند برای استخراج معنا، پیش‌بینی، طبقه‌بندی یا خوشه‌بندی مفید باشند. این دوره جزئیات مهمی را پوشش می دهد که دانشمندان داده 70 تا 80 درصد از زمان خود را صرف آن می کنند. جدال داده ها و مهندسی ویژگی ها با بزرگ‌تر شدن اندازه مجموعه داده‌ها، بیایید از PySpark برای کاهش اندازه این مشکل Big Data استفاده کنیم!

در این دوره، تکنیک هایی را یاد می گیرید که به شما امکان می دهد اطلاعات مفیدی را از متن استخراج کنید و آنها را در قالبی مناسب برای استفاده از مدل های ML پردازش کنید. به طور خاص، شما در مورد برچسب گذاری POS، شناسایی موجودیت نام، امتیازات خوانایی، مدل های n-gram و tf-idf و نحوه پیاده سازی آنها با استفاده از scikit-learn و spaCy خواهید آموخت. شما همچنین یاد خواهید گرفت که محاسبه کنید دو سند چقدر شبیه به یکدیگر هستند. در این فرآیند، احساسات نقدهای فیلم را پیش‌بینی می‌کنید و توصیه‌کنندگان فیلم و تد تاک را می‌سازید. پس از این دوره، می‌توانید ویژگی‌های حیاتی را از هر متنی مهندسی کنید و برخی از چالش‌برانگیزترین مشکلات در علم داده را حل کنید!

هر روز در مورد پیشرفت های شگفت انگیزی که چگونه جدیدترین برنامه های کاربردی یادگیری ماشینی در حال تغییر جهان هستند، می خوانید. اغلب این گزارش این واقعیت را پنهان می‌کند که حجم عظیمی از داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها باید قبل از استفاده از هر یک از این مدل‌های فانتزی انجام شود. در این دوره یاد خواهید گرفت که چگونه این کار را انجام دهید. شما با نظرسنجی Stack Overflow Developers و سخنرانی‌های تاریخی مراسم تحلیف ریاست‌جمهوری ایالات متحده کار خواهید کرد تا بفهمید چگونه می‌توانید ویژگی‌ها را از داده‌های طبقه‌بندی، پیوسته و بدون ساختار به بهترین شکل پیش پردازش و مهندسی کنید. این دوره به شما تجربه عملی در مورد نحوه آماده سازی هر داده ای برای مدل های یادگیری ماشین خود می دهد.

در این دوره، با مهندسی ویژگی‌ها آشنا می‌شوید، که در قلب بسیاری از مدل‌های یادگیری ماشین قرار دارد. از آنجایی که عملکرد هر مدلی نتیجه مستقیم ویژگی هایی است که تغذیه می شود، مهندسی ویژگی دانش دامنه را در مرکز فرآیند قرار می دهد. شما با اصول مهندسی ویژگی صدا آشنا خواهید شد که به کاهش تعداد متغیرها در صورت امکان کمک می‌کند، الگوریتم‌های یادگیری را سریع‌تر اجرا می‌کند، تفسیرپذیری را بهبود می‌بخشد و از برازش بیش از حد جلوگیری می‌کند.

می‌آموزید که چگونه تکنیک‌های مهندسی ویژگی را با استفاده از چارچوب R tidymodels پیاده‌سازی کنید، با تأکید بر بسته دستوری که به شما امکان می‌دهد بهترین ویژگی‌ها را برای مدل خود ایجاد، استخراج، تبدیل و انتخاب کنید.

وقتی با یک مجموعه داده جدید مواجه می‌شوید، می‌توانید ویژگی‌های مرتبط را شناسایی و انتخاب کنید و از موارد غیر آموزنده صرف نظر کنید تا مدل خود را سریع‌تر بدون کاهش دقت اجرا کنید. همچنین با اعمال تغییرات و ایجاد ویژگی‌های جدید برای کارآمدتر، قابل تفسیر و دقیق‌تر کردن مدل‌های خود راحت خواهید بود!