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Feature Engineering 日本語版
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包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.5

(10 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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需要一些相关经验
9 小时 完成
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您将学到什么

  • Vertex AI Feature Store について説明し、良い特徴に必要とされる主な側面を比較する。

  • BigQuery ML、Keras、TensorFlow を使用して特徴量エンジニアリングを実施する。

  • Dataflow と Dataprep を使用して特徴の前処理と探索を行う方法について考察する。

  • tf.Transform を使用する。

要了解的详细信息

可分享的证书

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作业

6 项作业

授课语言:日语

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

积累特定领域的专业知识

本课程是 Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版 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

このモジュールでは、コースの概要とその目標を説明します。

涵盖的内容

1个视频

このモジュールでは、Vertex AI Feature Store を紹介します。

涵盖的内容

6个视频1篇阅读材料1个作业

特徴量エンジニアリングは多くの場合、ML プロジェクトの構築において最も長く、困難なフェーズです。特徴量エンジニアリングのプロセスでは、元データから開始し、独自のドメイン知識を用いてML アルゴリズムを機能させるための特徴を作成します。このモジュールでは、どのような特徴が優れているのか、そして優れた特徴をどのように ML モデルで表現するのかについて確認します。

涵盖的内容

9个视频1篇阅读材料1个作业

このモジュールでは、ML と統計情報の違いを確認し、BigQuery ML と Keras の両方で特徴量エンジニアリングを実行する方法について説明します。また、高度な特徴量エンジニアリングの実践例も紹介します。

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

このモジュールでは、Apache Beam を補完する技術である Dataflow について詳しく説明します。Apache Beam と Dataflow は、どちらも前処理や特徴量エンジニアリングを構築して実行するのに役立ちます。

涵盖的内容

3个视频1篇阅读材料1个作业

従来の ML では、特徴クロスはあまり重要な役割を担っていませんでしたが、最新の ML メソッドでは、特徴クロスは非常に有効なツールキットの一部となっています。このモジュールでは、特徴クロスが機械の学習に非常に有益となる問題の種類を認識する方法を確認していきます。

涵盖的内容

5个视频1篇阅读材料1个作业

TensorFlow Transform(tf.Transform)は、TensorFlow でデータを前処理するためのライブラリです。tf.Transform は、次のような全走査データを必要とする前処理に便利です。平均値と標準偏差による入力値の正規化、値に対するすべての入力サンプルの確認による語彙の整数値化、観測されたデータの分布に基づく入力のバケット化などです。このモジュールでは、tf.Transform のユースケースを確認します。

涵盖的内容

5个视频1篇阅读材料1个作业

このモジュールは、「特徴量エンジニアリング」コースのまとめです。

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。'
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