AWS Makine Öğrenmesi için Temel Veri Hazırlığı

Yüksek kaliteli makine öğrenmesi modelleri, yüksek kaliteli verilerle başlar. Doğru hazırlık olmadan, en gelişmiş algoritmalar bile güvenilmez sonuçlar verebilir. Bu kurs, ham verileri AWS gibi bulut platformlarında güçlü makine öğrenmesi uygulamalarını desteklemeye hazır, temiz, iyi yapılandırılmış veri kümelerine dönüştürmek için gerekli becerilerle sizi donatacaktır. Makine öğrenmesi girişimleriniz için doğruluk, verimlilik ve ölçeklenebilirlik sağlayan sağlam bir veri temeli oluşturmayı öğreneceksiniz. Öğrenecekleriniz: * Makine öğrenmesi iş akışlarında veri kalitesinin ve hazırlığının temel önemini anlayın. * Tutarsızlıkları ve hataları gidermek için ham verileri temizleme ve ön işleme konusunda etkili stratejiler uygulayın. * Optimal model performansı için özellik mühendisliği de dahil olmak üzere çeşitli veri dönüştürme tekniklerini öğrenin. * Bulut ML ortamlarında verimlilik ve maliyet üzerindeki etkileriyle yaygın veri depolama biçimlerini keşfedin. * Eğitim ve çıkarım için veri bütünlüğünü sağlamak üzere temel veri doğrulama ve kalite güvence kontrollerini uygulayın. * Tekrarlanabilir makine öğrenmesi iş akışları için veri sürümleme ve soy (lineage) ilkelerini kavrayın. * AWS makine öğrenmesi hizmetleri içinde uyumluluk ve optimize edilmiş performans için veri kümelerini yapılandırın. Kurs, temel veri kavramları ve kalite ilkelerinden temizleme, dönüştürme ve doğrulama veri kümeleri için pratik tekniklere doğru ilerler. Ardından, bu hazırlanmış veri kümelerini makine öğrenmesi ortamlarında verimli kullanım için nasıl optimize edeceğinizi keşfedeceksiniz. Bu kurs, makine öğrenmesi ve veri bilimine ilgi duyan, veri hazırlığı veya bulut bilişim konusunda önceden deneyimi olmayan mutlak yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Bugün güvenilir ve yüksek performanslı makine öğrenmesi çözümleri oluşturma yolculuğunuza başlayın.