Ingeniería de características para aprendizaje automático y análisis en la nube

Los datos sin procesar rara vez están listos para los modelos de aprendizaje automático, y la calidad de sus características a menudo determina el éxito de sus proyectos de IA.Este curso proporciona una guía completa para identificar, crear y administrar los atributos de datos que impulsan las predicciones impactantes. Aprenderá a seleccionar, transformar y administrar atributos de datos para construir modelos más precisos y escalables.Al final del curso, comprenderá cómo cerrar la brecha entre el almacenamiento de datos sin procesar y la entrada lista para el modelo. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de selección de características y transformación de datos - Practicar atributos de ingeniería utilizando los marcos Keras y TensorFlow - Aplique técnicas de administración de características con Vertex AI Feature Store - Cree modelos de aprendizaje automático directamente dentro de los almacenes de datos usando BigQuery ML - Implemente la selección automatizada de características para identificar las columnas de datos más impactantes - Explore las técnicas modernas de validación de datos para garantizar la consistencia de las características a lo largo del tiempo El curso comienza con la terminología esencial y los conceptos básicos de preparación de datos antes de pasar a la práctica de la gestión de características basada en la nube y la integración de modelos.Leerá explicaciones detalladas y estudiará ejemplos de código que demuestran cómo manejar los desafíos de datos del mundo real. Este curso está diseñado para principiantes en ciencia de datos y aprendizaje automático; no se requiere experiencia previa con plataformas especializadas en la nube o ingeniería avanzada.Comience a crear mejores modelos de aprendizaje automático hoy mismo dominando el arte de la ingeniería de características.