Feature Engineering per il Machine Learning

I dati grezzi sono raramente pronti per l'uso immediato nel machine learning, e il successo di un modello spesso dipende più dalla qualità delle sue funzionalità che dalla complessità della sua architettura. Questo corso offre un percorso chiaro per i principianti per capire come estrarre, trasformare e selezionare i dati più efficaci per i loro progetti predittivi. Acquisirai le competenze per colmare il divario tra set di dati grezzi e modelli sofisticati. Leggendo spiegazioni dettagliate ed esempi di codice pratici, imparerai a gestire dati strutturati e non strutturati, a gestire la coerenza delle funzionalità e a implementare pipeline di pre-elaborazione moderne e scalabili. * Comprendere i principi fondamentali della selezione delle funzionalità e della rappresentazione dei dati. * Applicare tecniche di trasformazione come scaling, normalizzazione e one-hot encoding. * Praticare il feature crossing e la bucketization per catturare relazioni complesse tra i dati. * Implementare flussi di lavoro di feature engineering usando BigQuery ML e TensorFlow. * Creare livelli di pre-elaborazione riutilizzabili con Keras per un addestramento efficiente del modello. * Esplorare i concetti moderni di Feature Store per gestire la coerenza dei dati in produzione. * Imparare a identificare e gestire i dati mancanti o gli outlier per mantenere l'integrità del modello. Il corso inizia con la terminologia essenziale e i tipi di dati prima di passare a tecniche di trasformazione pratiche e strategie avanzate di gestione delle funzionalità. È progettato per i principianti nel campo della scienza dei dati e del machine learning che desiderano costruire modelli più accurati e robusti attraverso una migliore preparazione dei dati. Inizia a costruire funzionalità migliori per sbloccare il pieno potenziale dei tuoi modelli di machine learning.