Makine öğrenimi için özellik mühendisliği ve özellik depoları

Makine öğrenimi için ham veri hazırlamak yüksek performanslı modeller inşa etmenin en kritik adımlarından biridir. Özellikler mühendisliği ham değişkenleri algoritmalarınızın gerçek potansiyelini açığa çıkaran güçlü tahmincilere dönüştürür. Bu metin tabanlı kursta, temel veri temizliğinden üretim hazır makine öğrenimi boru hatları için sağlam özelliklerin tasarlanması ve yönetilmesine geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksin: - Temel özellik mühendisliği kavramları, terminoloji ve veri öncesi işleme tekniklerini anlamak. - Kategorik kodlama, sayısal ölçeklendirme ve eksik değerleri yönetme dahil olmak üzere gelişmiş dönüşümleri uygulayın. - Vertex AI Feature Store'u kullanarak tekrar kullanılabilir özellikleri ayarlayın ve yönetin. - Veri sızıntısını önlemek ve tekrarlanabilir deneyleri sağlamak için yapısal boru hatları tasarlayın. - Özellik sürümleme, paylaşma ve izleme için modern MLOps ilkelerini uygulayın. Önemli terminoloji ve veri manipülasyon kavramlarıyla başlayacaksınız, ardından özellik deposu entegrasyonu ve boru hattı optimizasyonu hakkında adım adım yazılı yürüyüşlere geçeceksiniz. Bu kurs, başlangıç veri bilimcileri, makine öğrenimi tutkunları ve temel Python bilgisine sahip veri mühendisleri için tasarlanmıştır, önceden makine eğitimi deneyimi gerektirmez. Makine öğrenme modellerinizi yüksek kalite özellikleri ile yükseltmek için bugün okumaya başlayın.