Engenharia de recursos para o sucesso do machine learning

Muitos projetos de machine learning lutam para alcançar o desempenho ideal devido a dados mal preparados.A engenharia de recursos é o processo crítico de transformar dados brutos em entradas significativas que permitem que os modelos de ML aprendam e façam previsões precisas. Este curso irá equipá-lo com o conhecimento fundamental e técnicas práticas para projetar recursos impactantes, levando a modelos de aprendizado de máquina mais precisos e robustos.Você aprenderá a identificar pontos de dados valiosos e prepará-los de forma ideal para vários algoritmos. O que você vai aprender: * Entenda os princípios básicos e a importância da engenharia de recursos nos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina. * Aplicar técnicas comuns de criação de recursos, como agregação, transformação e codificação para diversos tipos de dados. * Aprenda estratégias para seleção eficaz de recursos e redução de dimensionalidade para otimizar o desempenho do modelo. * Aprenda conceitos modernos de gerenciamento de recursos, incluindo o papel de lojas de recursos em pipelines MLOps. * Pratique avaliar o impacto das características de engenharia na precisão e interpretabilidade do modelo. * Implementar etapas de engenharia de recursos fundamentais usando snippets de código para bibliotecas de ML comuns. O curso começa com conceitos fundamentais e progride através de técnicas práticas para transformação, seleção e avaliação de dados.Você explorará como aplicar esses métodos para aprimorar vários cenários de aprendizado de máquina. Este curso é ideal para aspirantes a cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e analistas de dados que são novos na engenharia de recursos e querem construir uma base sólida.Não é necessária experiência prévia com engenharria de recursos. Comece sua jornada para criar modelos de machine learning mais eficazes hoje mesmo.