Adattamento delle pipeline di machine learning per nuovi dataset

Quando arriva un nuovo set di dati, riscrivere il codice di machine learning da zero è altamente inefficiente.Costruire pipeline flessibili e riutilizzabili è la chiave per scalare i progetti di machine learning senza ricominciare da capo ogni volta. Questo corso basato su testo ti guiderà attraverso il processo di estensione delle pipeline di apprendimento automatico esistenti per supportare nuovi set di dati e attività.Passerai dalla scrittura di script rigidi e monouso alla progettazione di flussi di lavoro adattabili e modulari che ingeriscono, convalidano ed elaborano facilmente diverse fonti di dati. Cosa imparerai: Comprendere l'architettura di base delle pipeline di machine learning riutilizzabili; Standardizzare i flussi di lavoro di acquisizione e preelaborazione dei dati per diversi formati di dati; Implementare controlli di convalida dei dati robusti per rilevare precocemente la deriva dello schema e le anomalie; Adattare le fasi della pipeline per supportare nuove attività di modellazione e ingegneria delle funzionalità; Scrivere Inizierai con i concetti fondamentali della modularità della pipeline, quindi procederai passo dopo passo attraverso esempi scritti di caricamento dei dati di refactoring, convalida e passaggi di ingegneria delle funzionalità. Questo corso è progettato per data scientist principianti, ingegneri software e analisti che hanno una conoscenza di base di Python e desiderano creare flussi di lavoro di apprendimento automatico puliti e manutenibili.Non è richiesta alcuna esperienza di ingegneria avanzata della pipeline.Inizia a leggere oggi per creare flusso di lavoro per l'apprendimento automatica che crescono con i tuoi dati.