Kỹ thuật Đặc trưng cho Học máy

Dữ liệu thô hiếm khi sẵn sàng để sử dụng ngay trong học máy, và sự thành công của một mô hình thường phụ thuộc nhiều hơn vào chất lượng các đặc trưng của nó hơn là sự phức tạp của kiến trúc. Khóa học này cung cấp một con đường rõ ràng cho người mới bắt đầu để hiểu cách trích xuất, chuyển đổi và chọn dữ liệu có tác động nhất cho các dự án dự đoán của họ. Bạn sẽ có được các kỹ năng để thu hẹp khoảng cách giữa các tập dữ liệu thô và các mô hình tinh vi. Bằng cách đọc các giải thích chi tiết và các ví dụ mã thực tế, bạn sẽ học cách xử lý dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc, quản lý tính nhất quán của đặc trưng và triển khai các quy trình tiền xử lý hiện đại có thể mở rộng. * Hiểu các nguyên tắc cơ bản của việc lựa chọn đặc trưng và biểu diễn dữ liệu. * Áp dụng các kỹ thuật chuyển đổi như chia tỷ lệ, chuẩn hóa và mã hóa one-hot. * Thực hành kết hợp đặc trưng và phân loại để nắm bắt các mối quan hệ dữ liệu phức tạp. * Triển khai các quy trình kỹ thuật đặc trưng bằng BigQuery ML và TensorFlow. * Tạo các lớp tiền xử lý có thể tái sử dụng bằng Keras để huấn luyện mô hình hiệu quả. * Khám phá các khái niệm Feature Store hiện đại để quản lý tính nhất quán dữ liệu trong sản xuất. * Học cách xác định và xử lý dữ liệu bị thiếu hoặc các giá trị ngoại lai để duy trì tính toàn vẹn của mô hình. Khóa học bắt đầu với các thuật ngữ thiết yếu và các loại dữ liệu trước khi tiến tới các kỹ thuật chuyển đổi thực tế và các chiến lược quản lý đặc trưng nâng cao. Nó được thiết kế cho người mới bắt đầu trong khoa học dữ liệu và học máy, những người muốn xây dựng các mô hình chính xác và mạnh mẽ hơn thông qua việc chuẩn bị dữ liệu tốt hơn. Bắt đầu xây dựng các đặc trưng tốt hơn để mở khóa toàn bộ tiềm năng của các mô hình học máy của bạn.