Vertex AI ile Özellikler Mühendisliği ve Yönetimi Özellikleri Deposu

Ham veri nadiren makine öğrenimine hazırdır ve girdilerinizi hazırlama şekliniz doğrudan modelinizin başarısını belirler. Özellikler mühendisliğini iyice öğrenmek, modelin doğruluğunu artırmanın ve üretimde tutarlı performansı sağlamanın en etkili yoludur. Bu sadece metin dersi, makine öğrenimi uygulamaları için özelliklerin tasarlanması, dönüştürülmesi ve yönetilmesine kapsamlı bir giriş sağlar. Açık yazılı açıklamalar ve pratik kod parçaları aracılığıyla, temel veri öncesi işlemden gelişmiş özellik yönetimine geçiş yapacaksınız. Yapısal ve yapısal olmayan verileri nasıl yöneteceğinizi, veri sızıntısı gibi yaygın tuzakları nasıl önleyeceğinizi ve Vertex AI Feature Store'u eğitim ve hizmet boru hatları boyunca tutarlı olarak hizmet vermek için nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Veri temizleme, ölçeklendirme ve hesaplama da dahil olmak üzere temel özellik mühendisliği kavramlarını anlamak. - Farklı veri kümelerini hazırlamak için gelişmiş kodlama, bölme ve dönüşüm tekniklerini uygulayın. - Geliştirmeden üretime veri bütünlüğünü koruyan güçlü ön işleme boru hatları oluşturun. - Vertex AI Feature Store'u farklı makine öğrenme modelleri arasında özellikleri depolamak, düzenlemek ve paylaşmak için ayarlayın. - Model eğitim verimliliğini ve öngörü doğruluğunu artırmak için özellik seçim yöntemlerini uygulama. Kurs, gelişmiş dönüşüm tekniklerine geçmeden önce temel tanımlamalar ve çekirdek veri hazırlama kavramlarıyla başlar. Daha sonra modern özellik depo mimarilerini keşfedecek ve bulut tabanlı özellik yönetimi için adım adım uygulamaları okuyacaktır. Bu kurs, makine öğrenimi verilerinin hazırlanmasında sağlam bir temel oluşturmak isteyen yeni başlayan veri bilimcileri, yazılım mühendisleri ve veri analistler için tasarlanmıştır. Gelişmiş makine öğrenimi deneyimi gerekmez. Bugün okumaya başlayın ve veri hazırlama becerilerinizi geliştirin ve yüksek performanslı makine öğrenimi sistemleri oluşturun.