[İncelemesi] Feature Engineering for Machine Learning (Alice Zheng) Özeti.

Feature Engineering for Machine Learning (Alice Zheng)

- Amazon Türkiye Store: https://www.amazon.com.tr/dp/1491953241?tag=9natreetr-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Feature-Engineering-for-Machine-Learning-Alice-Zheng.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/designing-machine-learning-systems-an-iterative/id1795798192?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Feature+Engineering+for+Machine+Learning+Alice+Zheng+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Devamını Oku: https://turkish.9natree.com/read/1491953241/

#Logaritmikdönüşüm #Ngramtemsil #Özellikkarmayöntemi #Temelbileşenanalizi #Modelistifleme #FeatureEngineeringforMachineLearning

Alice Zheng ve Amanda Casari’nin Feature Engineering for Machine Learning adlı kitabı, makine öğrenmesinde ham veriyi modellerin kullanabileceği anlamlı sayısal temsillere dönüştürme işini merkeze alan uygulamalı bir teknik rehberdir. Kitabın amacı, çoğu makine öğrenmesi kaynağında model seçiminin gölgesinde kalan özellik mühendisliğini, veri türlerine göre anlaşılır yöntemlerle ele almaktır. Anlatım, Python ekosistemindeki NumPy, Pandas, Scikit learn ve Matplotlib örneklerine dayanır. Bu nedenle, temel Python bilgisi ve makine öğrenmesi kavramlarına aşinalık bekler. Eser, sayısal değişkenlerin dönüştürülmesinden metin, kategori ve görsel verinin temsil edilmesine kadar uzanan bir çerçeve sunar. Ayrıca boyut indirgeme, özellik seçimi ve model çıktılarının yeni özellik olarak kullanılması gibi daha model odaklı yaklaşımlara da yer verir. Kitabın güçlü yönü, tek bir kusursuz dönüşüm tarifi vermek yerine, verinin yapısına ve problem bağlamına göre düşünmeyi öğretmesidir. Böylece okur, model kurmadan önce verinin taşıdığı sinyali nasıl daha erişilebilir hâle getireceğini kavrar.