Ingeniería y Gestión de Características con Vertex AI Feature Store

Los datos brutos rara vez están listos para el machine learning, y la forma en que prepara sus entradas determina directamente el éxito de su modelo. Dominar la ingeniería de características es la forma más eficaz de aumentar la precisión del modelo y garantizar un rendimiento constante en producción. Este curso, solo de texto, ofrece una introducción completa al diseño, transformación y gestión de características para aplicaciones de machine learning. A través de explicaciones escritas claras y fragmentos de código prácticos, pasará del preprocesamiento básico de datos a la gestión avanzada de características. Aprenderá a manejar datos estructurados y no estructurados, a evitar errores comunes como la fuga de datos y a utilizar Vertex AI Feature Store para servir características de manera consistente en los pipelines de entrenamiento y servicio. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales de la ingeniería de características, incluida la limpieza, el escalado y la imputación de datos. - Aplicar técnicas avanzadas de codificación, agrupación y transformación para preparar diversos conjuntos de datos. - Crear pipelines de preprocesamiento robustos que mantengan la integridad de los datos desde el desarrollo hasta la producción. - Configurar Vertex AI Feature Store para almacenar, organizar y compartir características entre diferentes modelos de machine learning. - Practicar métodos de selección de características para mejorar la eficiencia del entrenamiento del modelo y la precisión predictiva. El curso comienza con definiciones esenciales y conceptos básicos de preparación de datos antes de pasar a técnicas de transformación avanzadas. Luego explorará arquitecturas modernas de feature store y leerá implementaciones paso a paso para la gestión de características basada en la nube. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, ingenieros de software y analistas de datos que deseen construir una base sólida en la preparación de datos para machine learning. No se requiere experiencia avanzada en machine learning. Comience a leer hoy mismo para mejorar sus habilidades de preparación de datos y construir sistemas de machine learning de alto rendimiento.