Ingénierie des caractéristiques pour l'apprentissage automatique : des fondations aux banques de caractéristiques

Les données brutes sont rarement prêtes pour l'apprentissage automatique. Pour construire des modèles très précis, vous devez savoir comment extraire, transformer et sélectionner les attributs de données les plus percutants. Ce cours textuel vous guide à travers les principes essentiels de l'ingénierie des caractéristiques. Vous passerez de la compréhension des ensembles de données brutes à la conception de pipelines de données sophistiqués, en maîtrisant les techniques de gestion des valeurs manquantes, d'encodage des variables catégorielles et de mise à l'échelle des caractéristiques numériques pour des performances optimales du modèle. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les concepts clés de la sélection, de l'extraction et de la transformation des caractéristiques ; * Appliquer des techniques pratiques pour gérer les données manquantes, les valeurs aberrantes et l'encodage catégoriel ; * Mettre en œuvre des flux de travail d'ingénierie des caractéristiques à l'aide de TensorFlow, Keras et BigQuery ML ; * Prévenir les fuites de données et concevoir des stratégies de validation robustes ; * Explorer l'architecture et les avantages des concepts modernes de Vertex AI Feature Store ; * Optimiser la précision du modèle en identifiant et en créant les attributs de données les plus prédictifs. Le cours commence par la terminologie fondamentale et les concepts clés avant de passer à des visites guidées structurées basées sur du texte. Vous explorerez des transformations pratiques et apprendrez à gérer les caractéristiques à grande échelle. Ce cours est conçu pour les data scientists débutants, les passionnés d'apprentissage automatique et les développeurs qui souhaitent améliorer les performances de leurs modèles. Aucune connaissance approfondie en apprentissage automatique n'est requise, bien qu'une familiarité de base avec Python et les concepts de données soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer le véritable potentiel de vos données et construire des modèles d'apprentissage automatique plus précis.