Makine öğrenimi için özellik mühendisliği: Temellerden özellik depolarına

Ham veri nadiren makine öğrenimine hazırdır. Yüksek doğrulukta modeller oluşturmak için, en etkileyici veri özelliklerini nasıl çıkaracağınızı, dönüştüreceğinizi ve seçeceğinizi bilmelisiniz. Bu metin tabanlı kurs, özellik mühendisliğinin temel ilkeleri boyunca size rehberlik eder. Ham veri kümelerini anlamaktan, karmaşık veri boru hatlarını tasarlamaya, eksik değerleri idare etmek için teknikleri öğrenmeye, kategorik değişkenleri kodlamaya ve optimum model performansı için sayısal özellikleri ölçmeye geçeceksiniz. Ne öğreneceksiniz: Özellikler seçimi, çıkarma ve dönüşümün temel kavramlarını anlayın; Eksik verileri, dışsal değerleri ve kategorik kodlamayı ele almak için pratik teknikler uygulayın; TensorFlow, Keras ve BigQuery ML kullanarak özellik mühendisliği çalışma akışlarını uygulayınız; Veri sızıntısını önleyin ve sağlam onaylama stratejileri tasarlayın. Vertex AI Feature Store kavramlarının mimarisi ve faydaları; En öngörülebilir veri özelliklerini tanımlayıp oluşturarak model doğruluğunu optimize edin.Kurs, yapısal metin tabanlı yürüyüşlere geçmeden önce temel terminoloji ve anahtar kavramlarla başlar. Pratik dönüşümleri keşfedecek ve özelliklerin nasıl ölçeklendirileceğini öğreneceksiniz. Bu ders, yeni başlayan veri bilimcileri, makine öğrenimi tutkunları ve model performanslarını geliştirmek isteyen geliştiriciler için tasarlanmıştır. Python ve veri kavramlarına temel seviyede aşina olmak yararlı olsa da, ileri düzeyde makine eğitimi geçmişi gerekmez. Verilerinizin gerçek potansiyelini açığa çıkarmak ve daha doğru makine öğrenimi modelleri oluşturmak için bugün okumaya başlayın.