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Transcript

00:00अगर आपका model accurate दिखता है, लेकिन production में fail हो जाता है, तो आप feature engineering miss कर रहे हैं।

00:08अगर आपका data set मैसी लगता है, लेकिन predictions sharp हैं, तो आप feature engineering कर रहे हैं।

00:15अगर आपकी baseline boring है और metrics रातो रात improve हो जाती हैं, तो आपने features को engineer किया है।

00:23फीचर engineering raw data को model के लिए useful inputs में बडलने की art है, ये कोई जड़ू नहीं है, ये टीन practical moves हैं।

00:32Clean, missing values को थीक करें, duplicates को हताएं, scales को normalize करें।

00:38Create, नए features बनाएं, ratios, time deltas, text embeddings, aggregated stats जैसे weekly averages, select and features को चुनें, जो वकाई मदद करते हैं।

00:51Correlation tests, feature importance, simple experiments का उपयोग करें।

00:57छोते बडलाव बड़े फैड़े दे सकते हैं।

01:00दो columns को combine करना, time of day को encode करना, algorithms बडलने से ज्यादा accuracy बढ़ा सकता है।

01:08और overfitting से बचने के लिए हमेशा realistic holdout पर validate करें।

01:14Great features अक्सर fancy models को मात देते हैं।

01:18Features engineering में ज्यादा समय बिताएं, hyper parameters को tune करने में कम समय और आपके results आपको धन्यवाद देंगे।

01:26Feature engineering बराबर clean प्लस create प्लस select बस इतना ही।

01:30ध्यान डेटा पर रखें, सिर्फ models पर नहीं।

01:33अब notebook खोलो, features बनाओ, test करो।

01:36पसंद आए तो like, share, subscribe।

01:39अगला short, embeddings को pro तरह use कैसे करें।

01:43Keep building smart features, see you soon।

What is feature engineering? #featureengineering #feature #engineering #info #ai #data

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