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Feature Engineering en Español
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深入了解一个主题并学习基础知识。
4.4

(37 条评论)

中级 等级
需要一些相关经验
9 小时 完成
灵活的计划
自行安排学习进度
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您将学到什么

  • Describir Vertex AI Feature Store y comparar los aspectos clave que debe tener un atributo útil

  • Realizar ingeniería de atributos con BigQuery ML, Keras y TensorFlow

  • Analizar cómo procesar previamente y explorar atributos con Dataflow y Dataprep

  • Usar tf.Transform

要了解的详细信息

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作业

6 项作业

授课语言:西班牙语

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

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积累特定领域的专业知识

本课程是 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
  • 向行业专家学习新概念
  • 获得对主题或工具的基础理解
  • 通过实践项目培养工作相关技能
  • 获得可共享的职业证书

该课程共有8个模块

En este módulo, se brinda una descripción general del curso y sus objetivos.

涵盖的内容

1个视频

En este módulo, se presenta Vertex AI Feature Store.

涵盖的内容

6个视频1篇阅读材料1个作业

La ingeniería de atributos suele ser la fase más larga y difícil de la creación de proyectos de AA. En el proceso de ingeniería de atributos, se comienza con los datos sin procesar y se utiliza el propio conocimiento del dominio para crear atributos que hagan funcionar los algoritmos de aprendizaje automático. En este módulo, exploramos qué elementos son buenos atributos y cómo representarlos en un modelo de AA.

涵盖的内容

9个视频1篇阅读材料1个作业

En este módulo, se analizan las diferencias entre el aprendizaje automático y las estadísticas, y cómo realizar ingeniería de atributos en BigQuery ML y Keras. También abordaremos algunas prácticas avanzadas de ingeniería de atributos.

涵盖的内容

12个视频1篇阅读材料1个作业3个应用程序项目

En este módulo, aprenderás más sobre Dataflow, una tecnología complementaria a Apache Beam. Ambas soluciones pueden ayudar a crear y ejecutar el procesamiento previo y la ingeniería de atributos.

涵盖的内容

3个视频1篇阅读材料1个作业

En el aprendizaje automático tradicional, las combinaciones de atributos no desempeñan un rol significativo. Sin embargo, en los métodos modernos de AA, estas son una parte invaluable de tu kit de herramientas. En este módulo, aprenderás a reconocer los tipos de problemas en los que las combinaciones de atributos son un medio potente para facilitar el aprendizaje automático.

涵盖的内容

5个视频1篇阅读材料1个作业

TensorFlow Transform (tf.Transform) es una biblioteca para el procesamiento previo de datos con TensorFlow que resulta útil cuando este proceso requiere un pase completo de datos. Por ejemplo, normalizar un valor de entrada según la media y la desviación estándar, generar números enteros a partir del vocabulario analizando valores en todos los ejemplos de entrada y agrupar las entradas según la distribución de datos observada. En este módulo, explicaremos los casos de uso de tf.Transform.

涵盖的内容

5个视频1篇阅读材料1个作业

Este módulo es un resumen del curso Feature Engineering.

涵盖的内容

4篇阅读材料

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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

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已于 Sep 28, 2020审阅

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已于 Sep 24, 2020审阅

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已于 Oct 24, 2024审阅

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