การทำ Feature Engineering สำหรับ Machine Learning

ข้อมูลดิบไม่ค่อยพร้อมสำหรับการใช้งานทันทีใน Machine Learning และความสำเร็จของโมเดลมักขึ้นอยู่กับคุณภาพของฟีเจอร์มากกว่าความซับซ้อนของสถาปัตยกรรม คอร์สนี้มอบเส้นทางที่ชัดเจนสำหรับผู้เริ่มต้นในการทำความเข้าใจวิธีการดึง แปลง และเลือกข้อมูลที่มีผลกระทบมากที่สุดสำหรับโปรเจกต์การทำนายของคุณ คุณจะได้ทักษะในการเชื่อมช่องว่างระหว่างชุดข้อมูลดิบและโมเดลที่ซับซ้อน ด้วยการอ่านคำอธิบายโดยละเอียดและตัวอย่างโค้ดที่ใช้งานได้จริง คุณจะได้เรียนรู้วิธีจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง จัดการความสอดคล้องของฟีเจอร์ และนำไปใช้ไปป์ไลน์การประมวลผลล่วงหน้าที่ทันสมัยซึ่งสามารถปรับขนาดได้ * ทำความเข้าใจหลักการพื้นฐานของการเลือกฟีเจอร์และการแสดงข้อมูล * ใช้เทคนิคการแปลง เช่น การปรับขนาด การทำให้เป็นมาตรฐาน และการเข้ารหัสแบบ one-hot * ฝึกฝนการสร้างฟีเจอร์ร่วม (feature crossing) และการแบ่งกลุ่ม (bucketization) เพื่อจับความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ซับซ้อน * นำเวิร์กโฟลว์การทำ Feature Engineering ไปใช้โดยใช้ BigQuery ML และ TensorFlow * สร้างเลเยอร์การประมวลผลล่วงหน้าที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้ด้วย Keras เพื่อการฝึกโมเดลที่มีประสิทธิภาพ * สำรวจแนวคิด Feature Store ที่ทันสมัยเพื่อจัดการความสอดคล้องของข้อมูลในการใช้งานจริง * เรียนรู้วิธีระบุและจัดการข้อมูลที่ขาดหายไปหรือค่าผิดปกติเพื่อรักษาความสมบูรณ์ของโมเดล คอร์สเริ่มต้นด้วยคำศัพท์พื้นฐานและประเภทข้อมูลก่อนที่จะก้าวไปสู่เทคนิคการแปลงที่ใช้งานได้จริงและกลยุทธ์การจัดการฟีเจอร์ขั้นสูง ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นใน Data Science และ Machine Learning ที่ต้องการสร้างโมเดลที่แม่นยำและแข็งแกร่งยิ่งขึ้นผ่านการเตรียมข้อมูลที่ดีขึ้น เริ่มสร้างฟีเจอร์ที่ดีขึ้นเพื่อปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของโมเดล Machine Learning ของคุณ