深度学习课程大纲_深度学习必备前置课程：数据准备和特征工程上线啦

“Garbage in, garbage out !”，在计算机科学界一直广为流传！这句话放到数据科学上也同样成立，高质量的数据永远排在第一位。但是数据总会存在不完整、噪声、不一致、错误值、离群值、重复各种问题，数据集特征也形形色色的。也许不学特征工程也可以建模深度学习，但是一定没法建好模型；你还在苦苦调参，如何训练精度都不高吗？也许是数据预处理的锅，也许是特征没选对。因此，数据准备和特征工程作为数据科学、机器学习、深度学习等各类项目中不可或缺的环节，是每个从业者必须熟练掌握相关操作技能。在此基础下，齐伟老师研发了《数据准备和特征工程》课程，课程涵盖了感知数据、数据清理、特征变换、特征选择、特征抽取等内容。注重基础和前沿相结合，以案例为载体，传授思想方法，让更多学生能够真正掌握知识。毕竟，数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已！巧妇难为无米之炊，而数据准备和特征工程，就是为深度学习提供"米"。为了更有利于学习者学习，免除不必要的麻烦，高效学习。齐伟老师将本课程在AI Studio上发布。面向全社会提供免费课程服务，大家只要登录AI Studio，就能立刻学习专业的大学实践课程。

课程大纲

主讲教师

学习收获

认真学完本课程代码后，你将能够：1、掌握数据准备、数据清理、特征工程的常用方法。2、了解工程实践中相关操作要求和方法。3、为深度学习等相关的项目开发者提供有关技术指导和启发。

课程优势

注重工程实践：通过大量案例，向学习者演示了各种方法的具体实现方式。基础与前沿结合：考虑到现实项目的复杂性，在具体项目中用到各种工具及最新的研发成果，为此专设了“扩展探究”供学习者了解更多精彩内容。以案例为载体，传授思想方法：以“项目案例”为载体，不仅讲述操作技法，还让学习者体验其中的思想方法，并且在“动手练习”中提供了练习项目，供学习者检验和巩固所学内容。

学员评价

即便需求紧跟业务千变万化，但是处理数据的流程和思路却万变不离其宗。机缘巧合看到了数据处理及特征工程相关的公开课，因和平常工作紧密相关，于是抱着极大的兴趣听完了课程，收获颇丰。时间所限单次公开课仅阐述其中一个点，一个问题，一个场景，但抛出了多种解决方案，几乎覆盖了常用的几种方法，且能举一反三。——玉环(数据工程师)对于每一个现实生活中的落地项目来说，最大的投入往往在数据准备阶段，这也是最具决定性的阶段。数据的缺陷，是难以通过模型改进来解决的。而反之，如果数据足够多，足够准，无论你用多简单的模型，也能获得一个令人满意的成果。总的来说，无论你是处理日常办公的数据，还是想深入学习人工智能，都能为你的发展打下坚实的基础。——洪贤斌博士1、语言风趣幽默，文字朴实简练，极易引起阅读的兴趣；2、基础知识点详细，分析逻辑清晰，有理有据；3、指导性学习，间接地指导学习的方法；4、框架和体系完整，对于学习的技能有引导性的意义。通过齐老师讲解的通俗易懂的方式，跟随老齐的思维打开机器学习的大门！——车啸(甘肃某高校)

学员要求

学习本课程，需要学员具有如下前置知识：· Python基础知识· 熟练使用Numpy、Pandas、Matplotlib· 会应用scikit-learn· 在学习过程中，将本课程中的代码与部分视频和书籍对照学习使用，尽可能将代码逐一调试，理解其含义。

配套书籍

* 本课程是与《数据准备和特征工程》一书配套的公开课。学习者可以参考书上的详细说明，并配合本课程的视频及代码进行学习。

报名通道

此套课程已经公开在AI Studio，大家扫描下方二维码，即可开启你的学习之旅～

深度学习课程大纲_深度学习必备前置课程：数据准备和特征工程上线啦相关推荐

【网络协议从入门到底层原理】【00】课程大纲_互联网与网络协议
持续学习&持续更新中- 学习态度:守破离 [网络协议从入门到底层原理][00]课程大纲_互联网与网络协议课程大纲互联网(Internet) 为什么要学习网络协议基本常识 C/C++的跨平 ...
使用Sklearn库学习数据预处理和特征工程
目录 1,概述 1.1,数据预处理和特征工程 1.2,sklearn中的数据预处理和特征工程 2,数据预处理 Preprocessing & Impute 2.1,数据无量纲化 2.2,缺失值 ...
深度学习课程大纲_一份639页深度学习：Deep Learning硬核课程PPT
课程名称: Deep Learning 课程地址: https://github.com/glouppe/info8010-deep-learning#info8010---deep-learning ...
深度学习课程大纲_MIT深度学习基础-2019视频课程分享
新年伊始,小编首先给大家拜年了,祝大家新年吉祥,猪年恭喜发财. 立即送上福利,由MIT Lex Fridman主讲的<Deep Learning>课程已经上线了,目前已经Release出来 ...
深度学习实践:计算机视觉_深度学习与传统计算机视觉技术：您应该选择哪个？
深度学习实践:计算机视觉计算机视觉 (Computer Vision) Deep Learning(DL) is undeniably one of the most popular tools u ...
深度学习数据集制作_深度学习时代的数据驱动建模之探讨
数据驱动三维建模的方法分类从方法学角度来看,数据驱动的三维建模大致可分为两类:参数方法(parametric methods)和非参数方法(non-parametric methods). 参数方法 ...
深度学习英文文献_深度学习中英文电子版（直领）
<深度学习>中英文电子版链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/1d4XqYNm-k91E3obKY-pcMA 提取码:znsf 或本公众号[智能算法]回复 &quo ...
迁移学习迁移参数_迁移学习简介
迁移学习迁移参数介绍 (Introduction) We as humans have the ability to transfer the knowledge gained in one ta ...
python程序设计课程设计_《Python程序设计》课程教学大纲
< python 程序设计>课程教学大纲课程代码: 060132002 课程英文名称: Python Program Design 课程总学时: 32 讲课: 32 实验: 0 上机: ...

深度学习课程大纲_深度学习必备前置课程：数据准备和特征工程上线啦

深度学习课程大纲_深度学习必备前置课程：数据准备和特征工程上线啦相关推荐

最新文章

热门文章