Kỹ thuật đặc điểm cho học máy và phân tích đám mây

Dữ liệu thô hiếm khi sẵn sàng cho mô hình học máy, và chất lượng của các tính năng thường quyết định sự thành công của các dự án AI của bạn. Chương trình này cung cấp một hướng dẫn toàn diện để xác định, tạo ra, và quản lý các thuộc tính dữ liệu để đưa ra các dự đoán có tác động. Bạn sẽ học cách chọn, biến đổi, và quản lý các thuộc tính dữ liệu để xây dựng các mô hình chính xác và có thể phóng đại. Cuối khóa học, bạn sẽ hiểu cách nối kết khoảng cách giữa lưu trữ dữ kiện thô và nhập mẫu sẵn sàng. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản của việc chọn tính năng và chuyển đổi dữ liệu - Luyện tập các thuộc tính kỹ thuật bằng các khung Keras và TensorFlow - Ứng dụng các kỹ thuật quản lý tính năng với Vertex AI Feature Store - Tạo mô hình học máy trực tiếp trong kho dữ liệu bằng cách sử dụng BigQuery ML - Thực hiện chọn tính năng tự động để xác định các cột dữ liệu có ảnh hưởng nhất - Tìm hiểu các kỹ thuật xác minh dữ liệu hiện đại để đảm bảo tính nhất quán theo thời gian Chương trình bắt đầu với các thuật ngữ cơ bản và các nguyên tắc chuẩn bị dữ liệu trước khi chuyển sang quản lý tính năng và tích hợp mô hình dựa trên đám mây. Bạn sẽ đọc qua các giải thích chi tiết và học các ví dụ mã để chứng minh cách xử lý các thách thức dữ kiện thế giới thực. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu với khoa học dữ liệu và học máy; không cần kinh nghiệm trước đó với nền tảng đám mây chuyên dụng hay kỹ thuật tiên tiến. Bắt đầu xây dựng mô hình học máy tốt hơn ngay hôm nay bằng cách làm chủ nghệ thuật kỹ sư tính năng.