Kỹ thuật đặc điểm cho học máy

Dữ liệu thô hiếm khi sẵn sàng để sử dụng ngay lập tức trong học máy, và thành công của một mô hình thường phụ thuộc nhiều vào chất lượng các tính năng của nó hơn là độ phức tạp của kiến trúc của nó. Chương trình này cung cấp một con đường rõ ràng cho người mới bắt đầu để hiểu cách trích xuất, chuyển đổi, và chọn dữ liệu có ảnh hưởng nhất cho các dự án dự đoán của họ. Bạn sẽ học được cách nối kết các tập dữ liệu thô với các mô hình phức tạp. Bằng cách đọc qua các lời giải thích chi tiết và các ví dụ mã thực tế, bạn sẽ học cách xử lý dữ kiện có cấu trúc và không cấu tạo, quản lý tính nhất quán, và thực hiện các đường ống xử lí trước hiện đại có thể phóng đại. * Hiểu các nguyên tắc cơ bản của việc lựa chọn tính năng và biểu diễn dữ liệu. * Apply transformation techniques like scaling, normalization, and one-hot encoding. * Thực hành giao cắt và bucketization để chụp các mối quan hệ dữ liệu phức tạp. * Thực hiện các quy trình kỹ thuật đặc điểm bằng BigQuery ML và TensorFlow. * Tạo các lớp xử lý trước có thể tái sử dụng với Keras cho việc huấn luyện mô hình hiệu quả. * Tìm hiểu các khái niệm Feature Store hiện đại để quản lý tính nhất quán dữ liệu trong sản xuất. * Học cách nhận dạng và xử lý dữ liệu thiếu hoặc giá trị lệch để duy trì tính toàn vẹn của mô hình. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ và loại dữ liệu cần thiết trước khi tiến hành các kỹ thuật chuyển đổi thực tế và các chiến lược quản lý tính năng tiên tiến. Bắt đầu xây dựng các tính năng tốt hơn để mở khóa tiềm năng đầy đủ của mô hình học máy của bạn.