Feature Engineering for Machine Learning

機械学習モデルの成功は、そのアーキテクチャの複雑さよりも、特徴量の質に依存することが多いです。このコースでは、生のデータが機械学習ですぐに使用できる状態になることは稀であることを理解し、予測プロジェクトに最も影響力のあるデータを抽出、変換、選択する方法を初心者向けに明確に解説します。 生のデータセットと洗練されたモデルとの間のギャップを埋めるスキルを習得できます。詳細な説明と実践的なコード例を通じて、構造化データと非構造化データの扱い方、特徴量の整合性の管理方法、そしてスケーラブルな最新の前処理パイプラインの実装方法を学びます。 * 特徴量選択とデータ表現の基本原則を理解する。 * スケーリング、正規化、ワンホットエンコーディングなどの変換技術を適用する。 * 複雑なデータ関係を捉えるための特徴量クロスとバケット化を実践する。 * BigQuery MLとTensorFlowを使用した特徴量エンジニアリングワークフローを実装する。 * 効率的なモデルトレーニングのためにKerasで再利用可能な前処理レイヤーを作成する。 * 本番環境でのデータ整合性を管理するための最新のFeature Storeの概念を探求する。 * モデルの整合性を維持するために、欠損データや外れ値の特定と処理方法を学ぶ。 コースは、基本的な専門用語とデータ型から始まり、実践的な変換技術と高度な特徴量管理戦略へと進みます。データサイエンスと機械学習の初心者で、より優れたデータ準備を通じて、より正確で堅牢なモデルを構築したいと考えている方を対象としています。 機械学習モデルの可能性を最大限に引き出すために、より優れた特徴量を作成することから始めましょう。