Engenharia de recursos para machine learning

Os dados brutos raramente estão prontos para uso imediato em machine learning, e o sucesso de um modelo geralmente depende mais da qualidade de seus recursos do que da complexidade de sua arquitetura.Este curso fornece um caminho claro para os iniciantes entenderem como extrair, transformar e selecionar os dados mais impactantes para seus projetos preditivos. Você ganhará as habilidades para preencher a lacuna entre conjuntos de dados brutos e modelos sofisticados.Lendo explicações detalhadas e exemplos de código práticos, você aprenderá a lidar com dados estruturados e não estruturados, gerenciar a consistência de recursos e implementar pipelines de pré-processamento modernos que se ajustam. * Entenda os princípios fundamentais de seleção de recursos e representação de dados. * Aplique técnicas de transformação como dimensionamento, normalização e codificação one-hot. * Pratique o cruzamento de recursos e a bucketização para capturar relações de dados complexas. * Implementar fluxos de trabalho de engenharia de recursos usando o BigQuery ML e o TensorFlow. * Crie camadas de pré-processamento reutilizáveis com o Keras para treinamento eficiente de modelos. * Explore os conceitos modernos da Feature Store para gerenciar a consistência dos dados na produção. * Aprenda a identificar e lidar com dados ausentes ou valores atípicos para manter a integridade do modelo. O curso começa com terminologia e tipos de dados essenciais antes de avançar para técnicas práticas de transformação e estratégias avançadas de gerenciamento de recursos.É projetado para iniciantes em ciência de dados e aprendizado de máquina que desejam construir modelos mais precisos e robustos por meio de uma melhor preparação de dados. Comece a criar recursos melhores para liberar todo o potencial de seus modelos de machine learning.