Feature Engineering für maschinelles Lernen

Rohdaten sind selten sofort für maschinelles Lernen verfügbar. Der Erfolg eines Modells hängt oft mehr von der Qualität seiner Funktionen als von der Komplexität seiner Architektur ab. Dieser Kurs bietet Anfängern einen klaren Weg, um zu verstehen, wie sie die einflussreichsten Daten für ihre Vorhersageprojekte extrahieren, transformieren und auswählen können. Sie erwerben die Fähigkeiten, um die Lücke zwischen Rohdatensätze und anspruchsvolle Modelle zu überbrücken.Durch das Lesen durch detaillierte Erklärungen und praktische Code-Beispiele, lernen Sie, wie Sie strukturierte und unstrukturierte Daten handhaben, Feature-Konsistenz verwalten und moderne Vorverarbeitungs-Pipelines implementieren, die skalieren. * Verstehen Sie die Grundprinzipien der Feature-Auswahl und Datendarstellung. * Anwenden von Transformationstechniken wie Skalierung, Normalisierung und One-Hot-Codierung. * Üben Sie Feature-Crossing und Bucketization, um komplexe Datenbeziehungen zu erfassen. * Implementieren von Feature Engineering-Workflows mit BigQuery ML und TensorFlow. * Erstellen Sie wiederverwendbare Vorverarbeitungsschichten mit Keras für effizientes Modelltraining. * Erkunden Sie moderne Feature Store-Konzepte, um die Datenkonsistenz in der Produktion zu verwalten. * Erfahren Sie, wie Sie fehlende Daten oder Ausreißer identifizieren und handhaben, um die Integrität des Modells zu erhalten. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und den Datentypen, bevor er zu praktischen Transformationstechniken und fortgeschrittenen Feature-Management-Strategien übergeht.Der Kurs richtet sich an Anfänger in der Datenwissenschaft und dem maschinellen Lernen, die durch eine bessere Datenaufbereitung genauere und robustere Modelle erstellen möchten. Beginnen Sie mit der Entwicklung besserer Funktionen, um das volle Potenzial Ihrer Machine-Learning-Modelle zu erschließen.