Инженерное обеспечение и хранилища функций для машинного обучения

Подготовка необработанных данных для машинного обучения является одним из важнейших шагов в создании высокопроизводительных моделей. Инженерное моделирование преобразует необработанные переменные в мощные предсказания, которые раскрывают истинный потенциал ваших алгоритмов. В этом текстовом курсе вы пройдете от базовой очистки данных до разработки и управления надежными функциями для готовых к производству конвейеров машинного обучения. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций, терминологии и методов предварительной обработки данных. - Применять расширенные преобразования, включая категориальное кодирование, числовое масштабирование и обработку отсутствующих значений. - Настройка и управление многоразовыми функциями с помощью Vertex AI Feature Store для последовательной подготовки и обслуживания модели. - разработка структурированных каналов для предотвращения утечки данных и обеспечения воспроизводимости экспериментов. - Практикуются современные принципы MLOps для версионирования, совместного использования и отслеживания функций. Вы начнете с основных терминов и концепций работы с данными, а затем перейдете к поэтапному письменному обзору интеграции хранилища функций и оптимизации конвейера. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, энтузиастов машинного обучения и инженеров данных с базовыми знаниями Python, не требующими предыдущего опыта машинного образования. Начните читать уже сегодня, чтобы усовершенствовать свои модели машинного обучения с помощью высококачественных функций.