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Name: Ingeniería De Características Para El Aprendizaje Automático
Rating: 4.58 (225 reviews)

Ingeniería De Características Para El Aprendizaje Automático

4.58 Nivel: Principiante 2.25 horas de aprendizaje 216 Estudiantes

Aprenda Feature Engineering para Machine Learning desde lo más básico en esta formación online gratuita. Este curso gratuito de Feature Engineering for Machine Learning está impartido por expertos. Ideal para principiantes.

Instructor:

Mr. Anirudh Rao

Aprende en

English Español

Destaca con un certificado reconocido por la industria

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Más de 10 000 certificados emitidos: ¡obtén el tuyo hoy!

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Obtén el trabajo que deseas

Habilidades que obtendrás

Introducción a la ingeniería de funciones

Bajo muestreo

Sobremuestreo

Aspectos destacados

Accede al contenido del curso gratis

Domina las habilidades y herramientas más demandadas

Pon a prueba tus conocimientos con cuestionarios

Sobre este curso gratuito con certificado

La ingeniería de características consiste en extraer las características de los datos y sustituirlas en los algoritmos. Este curso le ayudará a comprender el concepto de muestreo ascendente, muestreo descendente, SMOTE, etc. Además, el curso le ayudará a comprender la construcción del modelo mediante regresión logística y a entender la matriz de confusión.

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Esquema del curso

Introducción a la ingeniería de características

Conceptos de submuestreo y sobremuestreo

Ejercicio práctico de ajuste del modelo

Accede al plan de estudios completo al inscribirte en el curso

Ver el curso completo

Ingeniería De Características Para El Aprendizaje Automático

4.58

2.25 horas

Principiante

216 estudiantes inscritos hasta ahora

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Domina las habilidades y herramientas más demandadas

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Más de 10 millones estudiantes en todo el mundo confían en nosotros

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Lo que dicen nuestros estudiantes sobre el curso

4.58

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Vishal Randhawa

5.0

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“Curso revelador y bien estructurado”

Disfruté el plan de estudios detallado y el enfoque de enseñanza del instructor. Los cuestionarios y las tareas fueron desafiantes y ayudaron a consolidar mi comprensión de los conceptos de ingeniería de características. El curso es fácil de seguir y perfecto para cualquiera que quiera profundizar en este tema. ¡Muy recomendable!

Bandana Tigela

5.0

★★★★ ★

“Guía completa de ingeniería de características y ajuste de modelos”

Disfruté la explicación detallada de la ingeniería de características y su relación con la mejora de la precisión de los modelos. El curso también hizo un gran trabajo cubriendo el ajuste de modelos con ejemplos prácticos. Me habría gustado tener más ejercicios con conjuntos de datos diversos para profundizar aún más mi comprensión.

Ashley Omuse

5.0

★★★★ ★

“Instructivo, comprensible e increíble”

El tema fue completo e increíble, y adquirí algunas habilidades.

Abdul Karim Abdul Qadir Ghulam Haidar

5.0

★★★★ ★

“Buen curso, muy informativo, me ayudó mucho”

El curso fue increíblemente útil para introducirme en los fundamentos del aprendizaje automático. Disfruté especialmente los proyectos prácticos, que me permitieron practicar conceptos clave como la evaluación de modelos y la ingeniería de características. El contenido estaba bien estructurado, aunque me habría gustado profundizar más en el ajuste de hiperparámetros y la optimización de modelos. El instructor fue claro y cercano, e hizo accesibles los temas complejos. Me siento más seguro al aplicar técnicas de aprendizaje automático a problemas reales y tengo ganas de desarrollar más proyectos en el futuro.

Kashif Ahmed

5.0

★★★★ ★

“Un curso que mejora habilidades y una gran oportunidad”

Un curso de introducción a la ingeniería de características ofrece habilidades fundamentales para transformar datos sin procesar en entradas significativas para modelos de aprendizaje automático. Al aprender a seleccionar, modificar y crear características a partir de los datos, los participantes adquieren la capacidad de mejorar la precisión y el rendimiento de los modelos. El curso cubre técnicas para manejar distintos tipos de datos, tratar valores faltantes y extraer patrones relevantes, lo que aumenta la eficacia del análisis predictivo y de la toma de decisiones basada en datos. Con estas habilidades, se pueden optimizar los procesos de entrenamiento de modelos, reducir el sobreajuste y, en definitiva, entregar resultados más reveladores y accionables, lo que lo convierte en un activo valioso para científicos de datos y analistas de distintos sectores.

S.H.D Madhujith

5.0

★★★★ ★

“"Comprehensive and Practical: A Review of Great Learning's Feature Engineering Course" ”

The Feature Engineering course on Great Learning provides a solid foundation for data transformation, helping learners enhance predictive model performance by creating and selecting relevant features. Learners report that the course is structured well, with clear explanations and practical examples, making complex concepts accessible. It covers essential techniques like handling missing values, encoding categorical data, and feature scaling, suitable for both beginners and those with some experience in data science.

Ravi Shankara patel

5.0

★★★★ ★

India

“Features engineering by Great learning academy ”

The "Feature Engineering" course provided invaluable insights into transforming raw data into meaningful features for machine learning models. The course materials were well-structured and engaging, and the instructors were knowledgeable and supportive. I gained practical skills that significantly improved my ability to build more accurate and effective models.

Asha Rajapaksha

5.0

★★★★ ★

“Feature engineering is crucial across various machine learning and deep learning algorithms, including linear and logistic regression. It involves transforming data to improve model performance, whether through manual or automated techniques.”

I liked how feature engineering's importance spans both traditional and deep learning algorithms, highlighting its role in enhancing model performance. The flexibility in techniques, from manual selection to automated methods, showcases its critical role in transforming raw data into valuable insights across diverse machine learning contexts.

Lahiru Karunarathna

5.0

★★★★ ★

SL Sri lanka

5.0

★★★★ ★

“Feedback on Feature Engineering Beginner Course”

The course offered a solid introduction to feature engineering, covering basics like encoding, scaling, and feature selection. The hands-on exercises were helpful, though more practical examples and industry case studies would enhance learning. Including advanced topics, such as feature importance in machine learning, could better bridge the gap to intermediate levels. Overall, it's a strong starting point for beginners.

Lo que más valoran nuestros estudiantes

Habilidades y herramientas

63%

El 63 % de los estudiantes encontró todas las habilidades y herramientas que buscaba

Nuestro profesor

Mr. Anirudh Rao

786.1K+ Estudiantes

79 Cursos

Anirudh has been working in the field of Data Science and has expertise over Python, Machine Learning and other concepts in the field of data analysis. He is also proficient in the concept of Deep Learning and its usage in a production environment. Expertise extends towards working on various projects in the domain of Artificial Intelligence and Neural Networks as well.