Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (PDF)

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (PDF)

In diesem Video-Transkript haben wir noch weitere Techniken des Feature Engineerings zusammengefasst. Besonders wichtig ist in diesem Video die Normalisierung: Wenn wir die Wertebereiche unserer Features nicht angleichen, erhalten Features mit großen Wertebereichen bei distanzbasierten Algorithmen ein höheres Gewicht als Features mit kleinen Bereichen. Außerdem schauen wir uns an, wie wir einen Datensatz für Klassifikationsalgorithmen aufbereiten können und was eigentlich das Problem bei zeitlichen Features ist.

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Nutzungsrechte: CC BY

Vervielfältigung, Bearbeitung und Verbreitung erlaubt. Namensnennung erforderlich.
Herkunftsnachweis: "Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (PDF)" von , lizenziert unter CC BY 4.0
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Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Dr. Ann-Kathrin Selker

AI, Artificial Intelligence, Ausreißerbehandlung, Daten, Datenaufbereitung, Datenbereinigung, Dimensionsreduktion, Diskretisierung, Feature, Feature Construction, Feature Engineering, Informatik, KI, Klassifikationsalgorithmus, ML, Normalisierung, Technologie, Trainingsdaten, Wertebereich, eLearning, künstliche Intelligenz, machine learning, maschinelles Lernen, zeitliches Feature

Lernressource	Kurs, Text
Lizenz	CC BY 4.0
Zusätzliche Lizenzinformationen	Das Material ist Bestandteil vom KI-Campus Kurs "KI für Alle 2: Verstehen, Bewerten, Reflektieren". Gefördert durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt sowie durch das Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen.
Sprache	Deutsch

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