Ingegneria delle funzionalità per machine learning e analisi cloud

I dati grezzi sono raramente pronti per i modelli di apprendimento automatico e la qualità delle funzionalità spesso determina il successo dei progetti di IA.Questo corso fornisce una guida completa per identificare, creare e gestire gli attributi dei dati che guidano le previsioni di impatto. Alla fine del corso, saprai come colmare il divario tra l'archiviazione dei dati grezzi e l'input pronto per il modello, e come utilizzare i dati per creare modelli più accurati e scalabili. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di selezione delle funzionalità e trasformazione dei dati - Pratica gli attributi di ingegneria utilizzando i framework Keras e TensorFlow - Applica le tecniche di gestione delle funzionalità con Vertex AI Feature Store - Crea modelli di apprendimento automatico direttamente all'interno dei data warehouse utilizzando BigQuery ML - Implementare la selezione automatica delle funzionalità per identificare le colonne di dati più importanti - Esplora le moderne tecniche di convalida dei dati per garantire la coerenza delle funzionalità nel tempo Il corso inizia con la terminologia essenziale e le basi della preparazione dei dati prima di passare alla pratica gestione delle funzionalità basata sul cloud e all'integrazione dei modelli. Questo corso è progettato per i principianti in data science e machine learning; non è richiesta alcuna esperienza precedente con piattaforme cloud specializzate o ingegneria avanzata.Inizia oggi a creare modelli di machine learning migliori padroneggiando l'arte dell'ingegneria delle funzionalità.