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Feature Engineering - Italiano
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深入了解一个主题并学习基础知识。
中级 等级
需要一些相关经验
8 小时 完成
灵活的计划
自行安排学习进度
深入了解一个主题并学习基础知识。
中级 等级
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8 小时 完成
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您将学到什么

  • Descrivere Vertex AI Feature Store e confrontare gli aspetti chiave obbligatori di una buona caratteristica.

  • Eseguire il feature engineering con BigQuery ML, Keras e TensorFlow.

  • Spiegare come pre-elaborare ed esplorare le caratteristiche con Dataflow e Dataprep.

  • Utilizzare tf.Transform.

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作业

6 项作业

授课语言:意大利语

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

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该课程共有8个模块

Questo modulo fornisce una panoramica del corso e dei suoi obiettivi.

涵盖的内容

1个视频

Questo modulo introduce Vertex AI Feature Store.

涵盖的内容

6个视频1篇阅读材料1个作业

Il feature engineering è spesso la fase più lunga e difficile della creazione del tuo progetto di ML. Nel processo di feature engineering, inizi con i tuoi dati non elaborati e utilizzi la tua conoscenza del dominio per creare caratteristiche che faranno funzionare i tuoi algoritmi di machine learning. In questo modulo esploriamo gli elementi che rendono valida una caratteristica e come rappresentarli nel modello di ML.

涵盖的内容

9个视频1篇阅读材料1个作业

Questo modulo analizza le differenze tra machine learning e statistiche e come eseguire il feature engineering sia in BigQuery ML che in Keras. Tratteremo anche alcune pratiche avanzate di feature engineering.

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

In questo modulo imparerai di più su Dataflow, che è una tecnologia complementare ad Apache Beam: entrambi possono aiutarti a creare ed eseguire preelaborazione e feature engineering.

涵盖的内容

3个视频1篇阅读材料1个作业

Nel machine learning tradizionale, gli incroci di caratteristiche non svolgono un ruolo importante, ma nei metodi di ML moderni, sono una parte inestimabile del tuo toolkit. In questo modulo imparerai a riconoscere i tipi di problemi in cui gli incroci di caratteristiche rappresentano un modo efficace per aiutare le macchine ad apprendere.

涵盖的内容

5个视频1篇阅读材料1个作业

TensorFlow Transform (tf.Transform) è una libreria per la pre-elaborazione dei dati con TensorFlow. tf.Transform è utile per la pre-elaborazione che richiede un passaggio completo dei dati, come ad esempio: normalizzazione di un valore di input tramite mean e stdev; integrazione di un vocabolario esaminando tutti gli esempi di input per valori; suddivisione in bucket degli input in base alla distribuzione dei dati osservati. In questo modulo esploreremo i casi d'uso per tf.Transform.

涵盖的内容

5个视频1篇阅读材料1个作业

Questo modulo è un riepilogo del corso Feature Engineering.

涵盖的内容

4篇阅读材料

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