Feature Engineering für Machine Learning und Cloud Analytics

Rohdaten sind selten bereit für maschinelle Lernmodelle. Die Qualität Ihrer Features bestimmt oft den Erfolg Ihrer KI-Projekte. Dieser Kurs bietet eine umfassende Anleitung zum Identifizieren, Erstellen und Verwalten der Datenattribute, die wirkungsvolle Vorhersagen ermöglichen. Sie lernen, wie Sie Datenattribute auswählen, transformieren und verwalten, um genauere und skalierbare Modelle zu erstellen.Am Ende des Kurses werden Sie verstehen, wie Sie die Lücke zwischen Rohdatenspeicherung und modellfertiger Eingabe überbrücken. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte der Feature-Auswahl und Datentransformation - Üben Sie technische Attribute mit Keras und TensorFlow Frameworks - Wenden Sie Feature-Management-Techniken mit Vertex AI Feature Store an - Erstellen Sie Machine-Learning-Modelle direkt in Data Warehouses mit BigQuery ML - Implementieren Sie eine automatisierte Feature-Auswahl, um die einflussreichsten Datenspalten zu identifizieren - Erkunden Sie moderne Datenvalidierungstechniken, um die Konsistenz von Funktionen im Laufe der Zeit sicherzustellen Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und Datenaufbereitung. Anschließend werden die praktischen Aspekte des Cloud-basierten Feature-Managements und der Modellintegration behandelt. Sie erhalten detaillierte Erläuterungen und lernen Codebeispiele kennen, die Ihnen zeigen, wie Sie mit den Herausforderungen der realen Datenumgebung umgehen. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger in Data Science und Machine Learning. Vorkenntnisse mit spezialisierten Cloud-Plattformen oder fortgeschrittenem Engineering sind nicht erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit der Erstellung besserer Machine-Learning-Modelle, indem Sie die Kunst des Feature-Engineering erlernen.