Feature Engineering voor Machine Learning en Cloud Analytics

Ruwe gegevens zijn zelden klaar voor machine learning-modellen en de kwaliteit van uw functies bepaalt vaak het succes van uw AI-projecten.Deze cursus biedt een uitgebreide handleiding voor het identificeren, maken en beheren van de gegevenskenmerken die impactvolle voorspellingen stimuleren. U leert hoe u gegevenskenmerken selecteert, transformeert en beheert om nauwkeurigere en schaalbare modellen te bouwen.Aan het einde van de cursus begrijpt u hoe u de kloof tussen ruwe gegevensopslag en modelklare invoer kunt overbruggen. Wat je leert: - Begrijp fundamentele concepten van functieselectie en datatransformatie - Oefen technische kenmerken met behulp van Keras en TensorFlow-frameworks - Pas functiebeheertechnieken toe met Vertex AI Feature Store - Bouw machine learning-modellen rechtstreeks in datawarehouses met behulp van BigQuery ML - Implementeer geautomatiseerde functieselectie om de meest impactvolle gegevenskolommen te identificeren - Verken moderne datavalidatietechnieken om de consistentie van functies in de loop van de tijd te waarborgen De cursus begint met essentiële terminologie en basisprincipes voor gegevensvoorbereiding voordat u overgaat tot praktisch cloudgebaseerd functiebeheer en modelintegratie.U leest gedetailleerde uitleg en voorbeelden van studiecode die demonstreren hoe u met echte gegevensuitdagingen omgaat. Deze cursus is bedoeld voor beginners in data science en machine learning; geen eerdere ervaring met gespecialiseerde cloudplatforms of geavanceerde engineering is vereist.Start vandaag nog met het bouwen van betere machine learning-modellen door de kunst van feature engineering onder de knie te krijgen.