Makine öğrenimi için özellik mühendisliği

Ham veri nadiren makine öğrenmesinde hemen kullanılmaya hazırdır ve bir modelin başarısı genellikle mimarisinin karmaşıklığından çok özelliklerinin kalitesine bağlıdır.Bu kurs, başlangıçcılara öngörü projeleri için en etkili verileri nasıl çıkaracaklarını, dönüştüreceklerini ve seçeceklerini anlamalarına yardımcı olacak net bir yol sağlar. Ham veri kümeleri ve karmaşık modeller arasındaki boşluğu doldurmak için beceriler kazanacaksınız. Detaylı açıklamalar ve pratik kod örnekleri okuyarak, yapısal ve yapısal olmayan verileri nasıl ele alacağınızı, özellik tutarlılığını nasıl yöneteceğinizi ve ölçeklenebilir modern ön işleme boru hatlarını nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz. * Özellikler seçimi ve veri temsilinin temel ilkelerini anlamak. * Ölçeklendirme, normalizasyon ve tek sıcak kodlama gibi dönüşüm tekniklerini uygulayın. * Karmaşık veri ilişkilerini yakalamak için özellik geçişi ve bucketization uygulama. * BigQuery ML ve TensorFlow kullanarak özellik mühendisliği çalışma akışlarını uygulayın. * Verimli model eğitimi için Keras ile tekrar kullanılabilir ön işleme katmanları oluşturun. * Üretimde veri tutarlılığını yönetmek için modern Feature Store kavramlarını keşfedin. * Modelin bütünlüğünü korumak için eksik verileri veya dışsal değerleri tanımlamayı ve yönetmeyi öğrenin. Kurs, pratik dönüşüm teknikleri ve gelişmiş özellik yönetim stratejilerine geçmeden önce temel terminoloji ve veri tipleriyle başlıyor. daha iyi veri hazırlığı yoluyla daha doğru ve sağlam modeller oluşturmak isteyen veri bilimi ve makine öğrenimi acemileri için tasarlanmış. Makine öğrenimi modellerinin tüm potansiyelini açmak için daha iyi özellikler inşa etmeye başlayın.