Inżynieria funkcji dla uczenia maszynowego

Surowe dane rzadko są gotowe do natychmiastowego użycia w uczeniu maszynowym, a sukces modelu często zależy bardziej od jakości jego funkcji niż od złożoności jego architektury.Ten kurs zapewnia początkującym jasną ścieżkę, aby zrozumieć, jak wyodrębniać, przekształcać i wybierać najbardziej wpływowe dane dla swoich projektów predykcyjnych. Zdobędziesz umiejętności, aby wypełnić lukę między surowymi zestawami danych a wyrafinowanymi modelami.Czytając szczegółowe wyjaśnienia i praktyczne przykłady kodu, dowiesz się, jak obsługiwać dane strukturalne i nieuporządkowane, zarządzać spójnością funkcji i wdrażać nowoczesne potoki wstępnego przetwarzania, które skalują. * Zrozumieć podstawowe zasady wyboru funkcji i reprezentacji danych. * Zastosuj techniki transformacji, takie jak skalowanie, normalizacja i jedno-gorące kodowanie. * Ćwicz przekraczanie funkcji i bucketization, aby uchwycić złożone relacje danych. * Wdrażaj procesy inżynierii funkcji za pomocą BigQuery ML i TensorFlow. * Tworzenie wielokrotnego użytku warstw wstępnego przetwarzania z Keras dla efektywnego szkolenia modelu. * Poznaj nowoczesne koncepcje Feature Store do zarządzania spójnością danych w produkcji. * Naucz się identyfikować i obsługiwać brakujące dane lub wartości odległe, aby zachować integralność modelu. Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i typów danych, a następnie przechodzi do praktycznych technik transformacji i zaawansowanych strategii zarządzania funkcjami.Jest przeznaczony dla początkujących w dziedzinie danych i uczenia maszynowego, którzy chcą budować dokładniejsze i solidniejsze modele dzięki lepszemu przygotowaniu danych. Zacznij tworzyć lepsze funkcje, aby uwolnić pełny potencjał modeli uczenia maszynowego.