Inżynieria funkcji dla uczenia maszynowego i analizy w chmurze

Surowe dane rzadko są gotowe do modeli uczenia maszynowego, a jakość funkcji często decyduje o sukcesie projektów AI.Ten kurs zawiera kompleksowy przewodnik dotyczący identyfikacji, tworzenia i zarządzania atrybutami danych, które napędzają skuteczne prognozy. Dowiesz się, jak wybierać, przekształcać i zarządzać atrybutami danych, aby budować dokładniejsze i skalowalne modele.Pod koniec kursu zrozumiesz, jak wypełnić lukę między przechowywaniem surowych danych a gotowym modelem. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia wyboru funkcji i transformacji danych - Ćwicz atrybuty inżynierskie za pomocą struktur Keras i TensorFlow - Zastosuj techniki zarządzania funkcjami za pomocą Vertex AI Feature Store - Twórz modele uczenia maszynowego bezpośrednio w hurtowniach danych za pomocą BigQuery ML - Wdrażaj automatyczny wybór funkcji, aby zidentyfikować najbardziej wpływowe kolumny danych - Poznaj nowoczesne techniki walidacji danych, aby zapewnić spójność funkcji w czasie Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i podstaw przygotowania danych, zanim przejdziemy do praktycznego zarządzania funkcjami w chmurze i integracji modeli.Przeczytasz szczegółowe wyjaśnienia i przykłady kodu studyjnego, które pokazują, jak radzić sobie z wyzwaniami związanymi z danymi w świecie rzeczywistym. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w dziedzinie nauki o danych i uczenia maszynowego; nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie ze specjalistycznymi platformami chmurowymi ani zaawansowaną inżynierią.Zacznij budować lepsze modele uczenia maszynowego już dziś, opanowując sztukę inżynierii funkcji.