Engenharia e gerenciamento de recursos com a Vertex AI Feature Store

Os dados brutos raramente estão prontos para o machine learning, e a maneira como você prepara suas entradas determina diretamente o sucesso do seu modelo. Dominar a engenharia de recursos é a maneira mais eficaz de aumentar a precisão do modelo e garantir um desempenho consistente na produção. Este curso somente de texto fornece uma introdução abrangente ao design, transformação e gerenciamento de recursos para aplicativos de machine learning. Através de explicações claras e escritas e trechos de código práticos, você fará a transição do pré-processamento básico de dados para o gerenciamento avançado de recursos. Você aprenderá a lidar com dados estruturados e não estruturados, evitar armadilhas comuns, como vazamento de dados, e utilizar o Vertex AI Feature Store para fornecer recursos de forma consistente em pipelines de treinamento e de serviço. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de engenharia de recursos, incluindo limpeza de dados, dimensionamento e imputação. - Aplique técnicas avançadas de codificação, binning e transformação para preparar diversos conjuntos de dados. - Crie pipelines de pré-processamento robustos que mantenham a integridade dos dados do desenvolvimento à produção. - Configure o Vertex AI Feature Store para armazenar, organizar e compartilhar recursos em diferentes modelos de aprendizado de máquina. - Pratique métodos de seleção de recursos para melhorar a eficiência do treinamento do modelo e a precisão preditiva. O curso começa com definições essenciais e conceitos de preparação de dados principais antes de passar para técnicas avançadas de transformação. Em seguida, você explorará arquiteturas modernas de armazenamento de recursos e lerá implementações passo a passo para o gerenciamento de recursos baseado em nuvem. Este curso foi projetado para cientistas de dados iniciantes, engenheiros de software e analistas de dados que desejam construir uma base sólida na preparação de dados de aprendizado de máquina. Nenhuma experiência avançada de aprendizado de máquina é necessária. Comece a ler hoje mesmo para aprimorar suas habilidades de preparação de dados e criar sistemas de machine learning de alto desempenho.