Ingénierie des caractéristiques pour le Machine Learning

Les données brutes sont rarement prêtes à être utilisées immédiatement en machine learning, et le succès d'un modèle dépend souvent davantage de la qualité de ses caractéristiques que de la complexité de son architecture. Ce cours offre une voie claire aux débutants pour comprendre comment extraire, transformer et sélectionner les données les plus percutantes pour leurs projets prédictifs. Vous acquerrez les compétences nécessaires pour combler le fossé entre les ensembles de données brutes et les modèles sophistiqués. En parcourant des explications détaillées et des exemples de code pratiques, vous apprendrez à gérer les données structurées et non structurées, à assurer la cohérence des caractéristiques et à mettre en œuvre des pipelines de prétraitement modernes et évolutifs. * Comprendre les principes fondamentaux de la sélection des caractéristiques et de la représentation des données. * Appliquer des techniques de transformation telles que la mise à l'échelle, la normalisation et l'encodage one-hot. * Pratiquer le croisement de caractéristiques et la segmentation pour capturer des relations de données complexes. * Mettre en œuvre des flux de travail d'ingénierie des caractéristiques à l'aide de BigQuery ML et TensorFlow. * Créer des couches de prétraitement réutilisables avec Keras pour un entraînement efficace des modèles. * Explorer les concepts modernes de Feature Store pour gérer la cohérence des données en production. * Apprendre à identifier et à gérer les données manquantes ou les valeurs aberrantes pour maintenir l'intégrité du modèle. Le cours commence par la terminologie essentielle et les types de données avant de progresser vers des techniques de transformation pratiques et des stratégies avancées de gestion des caractéristiques. Il est conçu pour les débutants en science des données et en machine learning qui souhaitent construire des modèles plus précis et plus robustes grâce à une meilleure préparation des données. Commencez à construire de meilleures caractéristiques pour libérer tout le potentiel de vos modèles de machine learning.