هندسة السمات للتعلم الآلي والتحليل السحابي

نادرا ما تكون البيانات الخام جاهزة لنماذج التعلم الآلي، وغالبا ما تحدد جودة سماتك نجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي. وتوفر هذه الدورة دليلا شاملا لتحديد وخلق وإدارة خصائص البيانات التي تقود التنبؤات المؤثرة. سوف تتعلم كيف تختار وتحول وتدير خصائص البيانات لبناء نماذج أكثر دقة وقابلة للقياس. وبحلول نهاية الدورة، سوف تفهم كيف تجسد الفجوة بين تخزين البيانات الخام والمدخلات الجاهزة للنموذج. ماذا ستتعلم: - فهم المفاهيم الأساسية لاختيار السمات وتحويل البيانات - ممارسة الخصائص الهندسية باستخدام أطر عمل Keras و TensorFlow - تطبيق تقنيات إدارة السمات باستخدام مخزن سمات الذكاء الاصطناعي Vertex - بناء نماذج التعلم الآلي مباشرة داخل مستودعات البيانات باستخدام BigQuery ML - تنفيذ عملية اختيار آلية للسمات لتحديد أعمدة البيانات الأكثر تأثيرا - استكشاف التقنيات الحديثة للتحقق من صحة البيانات لضمان اتساق السمات على مر الزمن تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية وأساسيات إعداد البيانات قبل الانتقال إلى إدارة السمات العملية القائمة على السحابة وتكامل النماذج. وستقرأ من خلال شروحات مفصلة وأمثلة شفرة دراسية تبين كيفية التعامل مع تحديات بيانات العالم الحقيقي. هذه الدورة مصممة للمبتدئين في علوم البيانات والتعلم الآلي؛ ولا تحتاج إلى خبرة سابقة مع منصات السحابة المتخصصة أو الهندسة المتقدمة. ابدأ في بناء نماذج أفضل للتعلم الآلي اليوم من خلال إتقان فن هندسة المميزات.