Teknik dan Manajemen Fitur dengan Vertex AI Fitur Store
Belajar untuk mengubah data mentah menjadi sinyal prediktif yang kuat dan mengelolanya secara efisien menggunakan teknologi fitur modern.
-
๐ฌ
Instruktur AI
Tanyakan apa pun tentang pelajaran dan dapatkan jawaban jelas seketika, kapan saja. -
๐
Mulai kapan saja
Tanpa jadwal atau tenggat โ belajar dengan kecepatan sendiri, kapan pun Anda mau. -
๐
Dalam bahasa Indonesia
Pelajaran, tugas, dan sertifikat โ semuanya sepenuhnya dalam bahasa Anda.
Tentang kursus ini
Data mentah jarang siap untuk machine learning, dan cara Anda mempersiapkan input secara langsung menentukan keberhasilan model Anda. Menguasai rekayasa fitur adalah cara paling efektif untuk meningkatkan akurasi model dan memastikan kinerja yang konsisten dalam produksi. Kursus hanya-teks ini menyediakan pengenalan komprehensif untuk merancang, mengubah, dan mengelola fitur untuk aplikasi machine learning.
Melalui penjelasan tertulis yang jelas dan potongan kode praktis, Anda akan berpindah dari pra-proses data dasar ke manajemen fitur canggih. Anda akan belajar bagaimana menangani data terstruktur dan tidak terstruktur, menghindari jebakan umum seperti kebocoran data, dan menggunakan Vertex AI Feature Store untuk melayani fitur secara konsisten di seluruh pelatihan dan pipa layanan.
Apa yang akan kau pelajari:
- Mengerti konsep rekayasa fitur dasar, termasuk pembersihan data, scaling, dan imputasi.
- Terapkan teknik encoding, binning, dan transformasi canggih untuk mempersiapkan berbagai dataset.
- Membuat pipa pra-proses yang kuat yang mempertahankan integritas data dari pengembangan hingga produksi.
- Konfigurasi Vertex AI Feature Store untuk menyimpan, mengorganisir, dan berbagi fitur di berbagai model pembelajaran mesin.
- Praktik metode seleksi fitur untuk meningkatkan efisiensi pelatihan model dan akurasi prediksi.
Kursus ini dimulai dengan definisi penting dan konsep persiapan data inti sebelum beralih ke teknik transformasi canggih. Anda akan kemudian menjelajahi arsitektur fitur modern dan membaca implementasi langkah demi langkah untuk manajemen fitur berbasis awan.
Kursus ini dirancang untuk ilmuwan data pemula, insinyur perangkat lunak, dan analis data yang ingin membangun fondasi yang kuat dalam persiapan data pembelajaran mesin. Tidak ada pengalaman pembelajaran mesin yang canggih diperlukan.
Mulai membaca hari ini untuk meningkatkan keterampilan persiapan data Anda dan membangun sistem machine learning berperforma tinggi.
Apa yang Anda dapatkan
-
๐
Sertifikat penyelesaian
Tambahkan ke profil LinkedIn Anda -
๐ฌ
Tutor AI pribadi
Bingung di tengah pelajaran? Tanya tutor bawaan kamu apa saja, kapan saja. -
โพ๏ธ
Akses seumur hidup
Kembali kapan saja, tanpa kedaluwarsa -
๐ฑ
Ponsel atau komputer
Berfungsi di mana saja, perangkat apa saja -
๐ธ
Pengembalian 14 hari
Tanpa pertanyaan -
โก
Singkat dan fokus
2 jam 54 mnt konten praktis
Ulasan
Belum ada ulasan โ jadilah yang pertama berbagi pengalaman.
Pelajar lain juga mengambil
๐ผ Siap kerja
๐ Dengan sertifikat
Analisis data Analisis fungsional Analisis numerik
Sertifikat
Praktik
Rp 239.000
→
๐ผ Siap kerja
๐ Dengan sertifikat
Model Prediktif dengan Pembelajaran Mesin untuk Pemula
Sertifikat
Praktik
Rp 239.000
→
๐ฅ Banyak diminati
๐ Dengan sertifikat
Teknik-teknik dasar: Teknik dasar untuk pemula
Sertifikat
Praktik
Rp 239.000
→
โก Terbaik untuk pemula
๐ Dengan sertifikat
Ilmu Data Keuangan untuk Pengambilan Keputusan Modern
Sertifikat
Praktik
Rp 239.000
→
Pertanyaan umum
Apa yang saya butuhkan untuk mengikuti kursus ini? +
Cukup ponsel atau komputer dengan internet. Tidak ada instalasi atau perangkat khusus.
Bagaimana cara membayar? +
Dengan kartu via Stripe. Kami tidak menyimpan detail kartu โ Stripe menanganinya dengan aman.
Bisakah saya mendapat refund? +
Ya โ refund penuh dalam 14 hari, tanpa pertanyaan.
Berapa lama saya akan punya akses? +
Selamanya. Setelah membeli, kursus jadi milik Anda untuk dikunjungi lagi kapan saja.
Apakah saya akan mendapat sertifikat? +
Ya. Setelah selesai, Anda akan menerima sertifikat yang bisa ditambahkan ke profil LinkedIn.
Dibuat untuk pelajar di
Teknologi
Desain
Keuangan
Pemasaran
Kesehatan
Pendidikan
Perhotelan
Manufaktur