Ingegneria delle Funzionalità per il Machine Learning: Dalle Fondamenta ai Feature Store

I dati grezzi sono raramente pronti per il machine learning. Per costruire modelli altamente accurati, devi sapere come estrarre, trasformare e selezionare gli attributi di dati più influenti. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i principi essenziali dell'ingegneria delle funzionalità. Passerete dalla comprensione dei dataset grezzi alla progettazione di sofisticate pipeline di dati, padroneggiando tecniche per gestire i valori mancanti, codificare le variabili categoriche e scalare le funzionalità numeriche per prestazioni ottimali del modello. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali di selezione, estrazione e trasformazione delle funzionalità; Applicare tecniche pratiche per gestire dati mancanti, outlier e codifica categorica; Implementare flussi di lavoro di ingegneria delle funzionalità utilizzando TensorFlow, Keras e BigQuery ML; Prevenire la fuga di dati e progettare robuste strategie di validazione; Esplorare l'architettura e i vantaggi dei moderni concetti di Vertex AI Feature Store; Ottimizzare l'accuratezza del modello identificando e creando gli attributi di dati più predittivi. Il corso inizia con la terminologia fondamentale e i concetti chiave prima di passare a walkthrough strutturati basati su testo. Esplorerai trasformazioni pratiche e imparerai come gestire le funzionalità su larga scala. Questo corso è progettato per data scientist principianti, appassionati di machine learning e sviluppatori che desiderano migliorare le prestazioni dei loro modelli. Non è richiesto un background avanzato in machine learning, sebbene una familiarità di base con Python e i concetti di dati sia utile. Inizia a leggere oggi per sbloccare il vero potenziale dei tuoi dati e costruire modelli di machine learning più accurati.