Engenharia de recursos para machine learning: das fundações aos armazenamentos de recursos

Os dados brutos raramente estão prontos para o aprendizado de máquina.Para criar modelos altamente precisos, você deve saber como extrair, transformar e selecionar os atributos de dados mais impactantes.Este curso baseado em texto orienta você pelos princípios essenciais da engenharia de recursos. Você passará da compreensão de conjuntos de dados brutos para o design de pipelines de dados sofisticados, dominando técnicas para lidar com valores ausentes, codificar variáveis categóricas e dimensionar recursos numéricos para o desempenho ideal do modelo. O que você aprenderá: Entenda os conceitos básicos de seleção, extração e transformação de recursos; Aplique técnicas práticas para lidar com dados ausentes, valores atípicos e codificação categórica; Implemente fluxos de trabalho de engenharia de recursos usando TensorFlow, Keras e BigQuery ML; Evite vazamentos de dados e projete estratégias de validação robustas; Explore o Otimizar a precisão do modelo identificando e criando os atributos de dados mais preditivos.O curso começa com a terminologia fundamental e os conceitos-chave antes de passar para os passos estruturados baseados em texto. Você explorará transformações práticas e aprenderá a gerenciar recursos em escala.Este curso foi projetado para cientistas de dados iniciantes, entusiastas de aprendizado de máquina e desenvolvedores que desejam melhorar o desempenho de seus modelos.Não é necessário um histórico avançado de aprendizagem de máquina, embora a familiaridade básica com Python e conceitos de dados seja útil. Comece a ler hoje mesmo para desbloquear o verdadeiro potencial dos seus dados e criar modelos de machine learning mais precisos.