Инженерная разработка функций для машинного обучения: от основ до хранилищ функций

Исходные данные редко готовы для машинного обучения. Чтобы построить высокоточные модели, вы должны знать, как извлекать, преобразовывать и выбирать наиболее значимые атрибуты данных. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные принципы инженерии признаков. Вы пройдете путь от понимания необработанных наборов данных до проектирования сложных конвейеров данных, овладеете методами обработки отсутствующих значений, кодирования категориальных переменных и масштабирования числовых характеристик для оптимальной производительности модели. Что вы узнаете: Понимание основных концепций выбора, извлечения и преобразования признаков; Применение практических методов для работы с отсутствующими данными, аутсайдерами и категориальным кодированием; Реализация рабочих процессов по разработке признаков с использованием TensorFlow, Keras и BigQuery ML; Предотвращение утечки данных и разработка надежных стратегий проверки; Изучение основных методов обработки данных; В рамках курса слушатели изучат основы моделирования и анализа данных, а также навыки работы с базами данных и алгоритмом Vertex AI. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, энтузиастов машинного обучения и разработчиков, которые хотят улучшить производительность своих моделей. Не требуется продвинутого опыта машинного образования, хотя полезно базовое знание Python и концепций данных. Начните читать уже сегодня, чтобы раскрыть истинный потенциал ваших данных и создавать более точные модели машинного обучения.