Инженерная обработка признаков для машинного обучения

Исходные данные редко готовы к немедленному использованию в машинном обучении, и успех модели часто зависит больше от качества ее функций, чем от сложности ее архитектуры. Этот курс предоставляет четкий путь для начинающих, чтобы понять, как извлекать, преобразовывать и выбирать наиболее значимые данные для своих проектов предсказания. Вы приобретете навыки, необходимые для преодоления разрыва между необработанными наборами данных и сложными моделями. Прочитав подробные объяснения и практические примеры кода, вы узнаете, как работать со структурированными и неструктурированными данными, управлять согласованностью функций и внедрять современные конвейеры предварительной обработки, которые масштабируются. * Понимание основополагающих принципов отбора признаков и представления данных. * Применение методов преобразования, таких как масштабирование, нормализация и одноразовое кодирование. * Практика пересечения особенностей и bucketization для захвата сложных отношений данных. * Реализация рабочих процессов инженерии функций с использованием BigQuery ML и TensorFlow. * Создание многоразовых слоев предварительной обработки с Keras для эффективной подготовки модели. * Исследуйте современные концепции Feature Store для управления согласованностью данных в производстве. * Учимся выявлять и обрабатывать отсутствующие данные или отклонения для поддержания целостности модели. Курс направлен на начинающих специалистов в области науки данных и машинного обучения, которые хотят построить более точные и надежные модели за счет улучшения подготовки данной информации. Начните создавать более совершенные функции, чтобы полностью раскрыть потенциал моделей машинного обучения.