Инженерное обеспечение и управление функциями с помощью хранилища функций Vertex AI

Исходные данные редко готовы для машинного обучения, и способ подготовки входных данных напрямую определяет успех модели. Освоение инженерии особенностей является наиболее эффективным способом повышения точности модели и обеспечения последовательной производительности в производстве. Этот курс, доступный только в текстовой форме, представляет собой всестороннее введение в разработку, преобразование и управление функциями для приложений машинного обучения. С помощью четких письменных объяснений и практических фрагментов кода вы пройдете путь от базовой предварительной обработки данных до продвинутого управления функциями. Вы узнаете, как работать со структурированными и неструктурированными данными, избегать распространенных ловушек, таких как утечка данных, и использовать Vertex AI Feature Store для последовательного обслуживания функций в процессах обучения и обслуживании. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций инженерии функций, включая очистку данных, масштабирование и условное распределение. - Применять передовые методы кодирования, объединения и преобразования для подготовки различных наборов данных. - Создание надежных конвейеров предварительной обработки, которые поддерживают целостность данных от разработки до производства. - Настройте магазин функций Vertex AI для хранения, организации и совместного использования функций в различных моделях машинного обучения. - Практикуем методы выбора признаков для повышения эффективности тренировок модели и точности прогнозирования. Курс начинается с основных определений и концепций подготовки основных данных, а затем переходит к рассмотрению продвинутых методов преобразования. Затем вы изучите современные архитектуры хранилища функций и прочитаете пошаговые реализации для облачного управления функциями. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, инженеров программного обеспечения и аналитиков данных. Он поможет вам заложить прочный фундамент в подготовке данных для машинного обучения. Не требуется опыта работы с продвинутым машинным обучением. Начните читать уже сегодня, чтобы улучшить свои навыки подготовки данных и создать высокопроизводительные системы машинного обучения.