Book Description: Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics In today's world, technology is advancing at an unprecedented rate, and it has become imperative to understand the process of technological evolution to ensure the survival of humanity and the unity of people in a warring state. One crucial aspect of this evolution is feature engineering, which plays a vital role in big data analytics, machine learning, and data mining. Without adequate features, machine learning and data mining algorithms cannot produce desirable results, and the quality of these results largely depends on the quality of available features. Therefore, it is essential to have a comprehensive understanding of feature engineering, including feature generation, feature extraction, feature transformation, feature selection, and feature evaluation. The book "Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics" provides a detailed introduction to feature engineering, covering key concepts, methods, examples, and applications. The book is divided into chapters based on different data types, such as text, images, sequences, time series, graphs, streaming data, software engineering data, Twitter data, and social media data. It also includes generic feature generation approaches and tried-and-tested domain-specific features for various data types. Chapter 1: Introduction to Feature Engineering In this chapter, we will explore the importance of feature engineering in the context of machine learning and data analytics. We will discuss how feature engineering has evolved over the years and its significance in today's technology landscape. We will also introduce the concept of personal paradigm and its relevance to understanding the technological process of developing modern knowledge. Chapter 2: Feature Generation This chapter focuses on generating new features from raw data.

Feature Engineering for Machine arning and Data Analytics В современном мире технологии развиваются с беспрецедентной скоростью, и стало обязательным понимание процесса технологической эволюции для обеспечения выживания человечества и единства людей в воюющем государстве. Одним из важнейших аспектов этой эволюции является функциональная инженерия, которая играет жизненно важную роль в аналитике больших данных, машинном обучении и интеллектуальном анализе данных. Без адекватных функций алгоритмы машинного обучения и интеллектуального анализа данных не могут дать желаемых результатов, и качество этих результатов во многом зависит от качества доступных функций. Поэтому важно иметь полное представление о проектировании функций, включая генерацию функций, извлечение функций, преобразование функций, выбор функций и оценку функций. В книге «Feature Engineering for Machine arning and Data Analytics» (Разработка функций для машинного обучения и анализа данных) представлено подробное введение в разработку функций, охватывающее ключевые концепции, методы, примеры и приложения. Книга разделена на главы, основанные на различных типах данных, таких как текст, изображения, последовательности, временные ряды, графики, потоковые данные, данные программной инженерии, данные Twitter и данные социальных сетей. Он также включает общие подходы к генерации функций и проверенные функции, специфичные для домена, для различных типов данных. Глава 1: Введение в Feature Engineering В этой главе мы рассмотрим важность feature engineering в контексте машинного обучения и аналитики данных. Мы обсудим, как развивалась функциональная инженерия на протяжении многих лет и ее значение в современном технологическом ландшафте. Также мы познакомим с понятием личностной парадигмы и ее актуальностью для понимания технологического процесса развития современных знаний. Глава 2: Генерация признаков В этой главе основное внимание уделяется генерации новых признаков из необработанных данных.

Feature Engineering for Machine Arning and Data Analytics Dans le monde d'aujourd'hui, les technologies évoluent à une vitesse sans précédent et il est devenu indispensable de comprendre le processus d'évolution technologique pour assurer la survie de l'humanité et l'unité des gens dans un État en guerre. L'un des aspects les plus importants de cette évolution est l'ingénierie fonctionnelle, qui joue un rôle essentiel dans l'analyse des données massives, l'apprentissage automatique et l'exploration des données. Sans des fonctions adéquates, les algorithmes d'apprentissage automatique et d'exploration de données ne peuvent produire les résultats souhaités, et la qualité de ces résultats dépend en grande partie de la qualité des fonctions disponibles. Il est donc important d'avoir une idée complète de la conception des fonctions, y compris la génération des fonctions, l'extraction des fonctions, la conversion des fonctions, le choix des fonctions et l'évaluation des fonctions. livre « Feature Engineering for Machine Arning and Data Analytics » présente une introduction détaillée au développement de fonctions couvrant des concepts, des méthodes, des exemples et des applications clés. livre est divisé en chapitres basés sur différents types de données, tels que le texte, les images, les séquences, les séries chronologiques, les graphiques, les données en continu, les données d'ingénierie logicielle, les données Twitter et les données des réseaux sociaux. Il comprend également des approches générales pour la génération de fonctions et des fonctions éprouvées spécifiques au domaine pour différents types de données. Chapitre 1 : Introduction à Feature Engineering Dans ce chapitre, nous allons discuter de l'importance de feature engineering dans le contexte de l'apprentissage automatique et de l'analyse de données. Nous discuterons de l'évolution de l'ingénierie fonctionnelle au fil des ans et de son importance dans le paysage technologique actuel. Nous présenterons également la notion de paradigme personnel et sa pertinence pour comprendre le processus technologique du développement des connaissances modernes. Chapitre 2 : Génération de caractéristiques Ce chapitre se concentre sur la génération de nouvelles caractéristiques à partir de données brutes.

Ingeniería de la Función para la Ingeniería de la Máquina y Análisis de Datos En el mundo actual, la tecnología evoluciona a una velocidad sin precedentes, y se ha convertido en una obligación entender el proceso de evolución tecnológica para garantizar la supervivencia de la humanidad y la unidad de los seres humanos en un Estado en guerra. Uno de los aspectos más importantes de esta evolución es la ingeniería funcional, que juega un papel vital en la analítica de big data, el aprendizaje automático y la minería de datos. n funciones adecuadas, los algoritmos de aprendizaje automático y minería de datos no pueden producir los resultados deseados, y la calidad de estos resultados depende en gran medida de la calidad de las funciones disponibles. Por lo tanto, es importante tener una visión completa del diseño de funciones, incluida la generación de funciones, la extracción de funciones, la conversión de funciones, la selección de funciones y la evaluación de funciones. libro «Feature Engineering for Machine arning and Data Analytics» (Desarrollo de funciones para el aprendizaje automático y el análisis de datos) presenta una introducción detallada al desarrollo de funciones que abarca conceptos, métodos, ejemplos y aplicaciones clave. libro se divide en capítulos basados en diferentes tipos de datos como texto, imágenes, secuencias, series de tiempo, gráficos, datos de streaming, datos de ingeniería de software, datos de Twitter y datos de redes sociales. También incluye enfoques generales para la generación de funciones y funciones probadas específicas del dominio para diferentes tipos de datos. Capítulo 1: Introducción a la Ingeniería de Características En este capítulo examinaremos la importancia de la ingeniería de características en el contexto del aprendizaje automático y la analítica de datos. Discutiremos cómo ha evolucionado la ingeniería funcional a lo largo de los y su importancia en el panorama tecnológico actual. También introduciremos la noción de paradigma personal y su relevancia para entender el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. Capítulo 2: Generación de rasgos Este capítulo se centra en la generación de nuevos rasgos a partir de datos brutos.

Função Engenharia para Máquina Arning and Data Analytics No mundo atual, a tecnologia evolui a uma velocidade sem precedentes, e tornou-se obrigatória a compreensão do processo de evolução tecnológica para garantir a sobrevivência da humanidade e a unidade das pessoas num Estado em guerra. Um dos aspectos mais importantes desta evolução é a engenharia funcional, que desempenha um papel vital na análise de grandes dados, aprendizagem de máquinas e análise inteligente de dados. Sem funções adequadas, os algoritmos de aprendizagem automática e análise inteligente de dados não podem produzir os resultados desejados, e a qualidade desses resultados depende muito da qualidade das funções disponíveis. Por isso, é importante ter uma visão completa da concepção das funções, incluindo geração de funções, extração de funções, conversão de funções, escolha de funções e avaliação de funções. O livro «Feed Engineering for Machine arning and Data Analytics» fornece uma introdução detalhada ao desenvolvimento de funções que abrangem conceitos, métodos, exemplos e aplicativos essenciais. O livro é dividido em capítulos baseados em diferentes tipos de dados, tais como texto, imagens, seqüências, filas de tempo, gráficos, dados de streaming, dados de engenharia de software, dados do Twitter e dados de redes sociais. Também inclui abordagens comuns de geração de funções e funções testadas específicas para o domínio, para diferentes tipos de dados. Capítulo 1: Introdução à Função de Engenharia Neste capítulo, vamos abordar a importância da função de engineering no contexto do aprendizado de máquinas e analistas de dados. Vamos discutir como a engenharia funcional evoluiu ao longo dos anos e sua importância na paisagem tecnológica moderna. Também vamos apresentar a noção de paradigma pessoal e sua relevância para compreender o processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno. Capítulo 2: Geração de sinais Neste capítulo, o foco é gerar novos sinais a partir de dados não processados.

Feature Engineering for Machine arning and Data Analytics Nel mondo moderno, la tecnologia si sviluppa ad una velocità senza precedenti, ed è diventato obbligatorio comprendere l'evoluzione tecnologica per garantire la sopravvivenza dell'umanità e l'unità delle persone in uno Stato in guerra. Uno degli aspetti più importanti di questa evoluzione è l'ingegneria funzionale, che svolge un ruolo fondamentale nell'analisi dei big data, nell'apprendimento automatico e nell'analisi intelligente dei dati. Senza funzionalità adeguate, gli algoritmi di apprendimento automatico e di analisi intelligente dei dati non sono in grado di fornire i risultati desiderati, e la qualità di questi risultati dipende in gran parte dalla qualità delle funzioni disponibili. È quindi importante avere una visione completa della progettazione delle funzioni, inclusa la generazione delle funzioni, l'estrazione delle funzioni, la conversione delle funzioni, la scelta delle funzioni e la valutazione delle funzioni. Il libro «Feature Engineering for Machine arning and Data Analytics» fornisce un'introduzione dettagliata allo sviluppo di funzionalità che comprende concetti, metodi, esempi e applicazioni chiave. Il libro è suddiviso in capitoli basati su diversi tipi di dati, quali testo, immagini, sequenze, serie temporali, grafici, dati in streaming, dati di ingegneria software, dati Twitter e dati dei social media. Include anche approcci comuni per la generazione di funzioni e funzioni collaudate specifiche per il dominio per diversi tipi di dati. Capitolo 1: Introduzione alla Feature Engineering In questo capitolo esamineremo l'importanza della feature engineering nel contesto dell'apprendimento automatico e degli analisti dei dati. Discuteremo come si è evoluta l'ingegneria funzionale nel corso degli anni e la sua importanza nel panorama tecnologico moderno. Ci presenteremo anche il concetto di paradigma personale e la sua rilevanza per comprendere il processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna. Capitolo 2: Generazione di segni Questo capitolo si concentra sulla generazione di nuovi segni dai dati non trattati.

Feature Engineering für maschinelles rnen und Datenanalyse In der heutigen Welt entwickelt sich die Technologie mit beispielloser Geschwindigkeit und es ist unerlässlich geworden, den Prozess der technologischen Evolution zu verstehen, um das Überleben der Menschheit und die Einheit der Menschen in einem kriegführenden Staat zu gewährleisten. Einer der wichtigsten Aspekte dieser Entwicklung ist das funktionale Engineering, das eine wichtige Rolle in der Big Data-Analyse, dem maschinellen rnen und der intelligenten Datenanalyse spielt. Ohne angemessene Funktionen können Algorithmen für maschinelles rnen und Data Mining nicht die gewünschten Ergebnisse liefern, und die Qualität dieser Ergebnisse hängt weitgehend von der Qualität der verfügbaren Funktionen ab. Daher ist es wichtig, ein umfassendes Verständnis des Funktionsdesigns zu haben, einschließlich Funktionsgenerierung, Funktionsextraktion, Funktionskonvertierung, Funktionsauswahl und Funktionsbewertung. Das Buch „Feature Engineering for Machine arning and Data Analytics“ bietet eine detaillierte Einführung in die Funktionsentwicklung und deckt wichtige Konzepte, Methoden, Beispiele und Anwendungen ab. Das Buch ist in Kapitel unterteilt, die auf verschiedenen Datentypen wie Text, Bildern, Sequenzen, Zeitreihen, Grafiken, Streaming-Daten, Software-Engineering-Daten, Twitter-Daten und Social-Media-Daten basieren. Es enthält auch allgemeine Ansätze zur Funktionsgenerierung und bewährte domänenspezifische Funktionen für verschiedene Datentypen. Kapitel 1: Einführung in Feature Engineering In diesem Kapitel untersuchen wir die Bedeutung von Feature Engineering im Kontext von maschinellem rnen und Datenanalyse. Wir werden diskutieren, wie sich Functional Engineering im Laufe der Jahre entwickelt hat und welche Bedeutung es in der heutigen technologischen Landschaft hat. Wir werden auch das Konzept des persönlichen Paradigmas und seine Relevanz für das Verständnis des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens vorstellen. Kapitel 2: Generierung von Merkmalen Dieses Kapitel konzentriert sich auf die Generierung neuer Merkmale aus Rohdaten.

''

Makine Öğrenimi ve Veri Analitiği için Özellik Mühendisliği Günümüz dünyasında, teknoloji benzeri görülmemiş bir oranda gelişmektedir ve insanlığın hayatta kalmasını ve savaşan bir durumda insanların birliğini sağlamak için teknolojik evrim sürecini anlamak zorunlu hale gelmiştir. Bu evrimin kritik bir yönü, büyük veri analitiği, makine öğrenimi ve veri madenciliğinde hayati bir rol oynayan fonksiyonel mühendisliktir. Yeterli işlevler olmadan, makine öğrenimi ve veri madenciliği algoritmaları istenen sonuçları üretemez ve bu sonuçların kalitesi büyük ölçüde mevcut işlevlerin kalitesine bağlıdır. Bu nedenle, işlev oluşturma, işlev çıkarma, işlev dönüşümü, işlev seçimi ve işlev değerlendirmesi dahil olmak üzere işlev tasarımının kapsamlı bir şekilde anlaşılması önemlidir. Feature Engineering for Machine arning and Data Analytics, temel kavramları, yöntemleri, örnekleri ve uygulamaları kapsayan özellik geliştirmeye ayrıntılı bir giriş sağlar. Kitap, metin, resimler, diziler, zaman serileri, grafikler, akış verileri, yazılım mühendisliği verileri, Twitter verileri ve sosyal medya verileri gibi farklı veri türlerine dayanan bölümlere ayrılmıştır. Ayrıca, işlev oluşturmaya yönelik genel yaklaşımları ve farklı veri türleri için kanıtlanmış alana özgü işlevleri içerir. Bölüm 1: Özellik Mühendisliğine Giriş Bu bölümde, özellik mühendisliğinin makine öğrenimi ve veri analizi bağlamındaki önemine bakacağız. Fonksiyonel mühendisliğin yıllar içinde nasıl geliştiğini ve bugünün teknolojik ortamındaki önemini tartışıyoruz. Ayrıca kişisel bir paradigma kavramını ve modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecini anlama konusundaki ilgisini de tanıtacağız. Bölüm 2: Karakteristikler Oluşturma Bu bölüm ham verilerden yeni karakteristikler üretmeye odaklanmaktadır.

هندسة الميزات للتعلم الآلي وتحليلات البيانات في عالم اليوم، تتطور التكنولوجيا بمعدل غير مسبوق، وأصبح من الضروري فهم عملية التطور التكنولوجي لضمان بقاء البشرية ووحدة الناس في حالة حرب. أحد الجوانب الحاسمة لهذا التطور هو الهندسة الوظيفية، التي تلعب دورًا حيويًا في تحليلات البيانات الضخمة والتعلم الآلي واستخراج البيانات. بدون وظائف كافية، لا يمكن أن يؤدي التعلم الآلي وخوارزميات تعدين البيانات إلى النتائج المرجوة، وتعتمد جودة هذه النتائج إلى حد كبير على جودة الوظائف المتاحة. لذلك، من المهم أن يكون لديك فهم شامل لتصميم الوظيفة، بما في ذلك توليد الوظيفة، واستخراج الوظيفة، وتحويل الوظيفة، واختيار الوظيفة، وتقييم الوظيفة. تقدم هندسة الميزات للتعلم الآلي وتحليلات البيانات مقدمة مفصلة لتطوير الميزات التي تغطي المفاهيم والطرق والأمثلة والتطبيقات الرئيسية. ينقسم الكتاب إلى فصول تستند إلى أنواع مختلفة من البيانات، مثل النصوص والصور والتسلسلات الزمنية والسلسلات الزمنية والرسوم البيانية وبيانات البث وبيانات هندسة البرمجيات وبيانات Twitter وبيانات الوسائط الاجتماعية. ويشمل أيضا نُهجا عامة لتوليد الوظائف والوظائف المحددة التي أثبتت جدواها لمختلف أنواع البيانات. الفصل 1: مقدمة لهندسة الميزات في هذا الفصل، ننظر في أهمية هندسة الميزات في سياق التعلم الآلي وتحليلات البيانات. نناقش كيف تطورت الهندسة الوظيفية على مر السنين وأهميتها في المشهد التكنولوجي اليوم. وسنقدم أيضا مفهوم النموذج الشخصي وأهميته لفهم العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. الفصل 2: خصائص التوليد يركز هذا الفصل على توليد خصائص جديدة من البيانات الأولية.