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Feature Engineering 日本語版

Курс от Google Cloud

Средний≈ 9.3 чЯпонский

О курсе

このコースでは、Vertex AI Feature Store を使用するメリット、ML モデルの精度を向上させる方法、最も有効な特徴を抽出できるデータ列の見極め方について説明します。また、BigQuery ML、Keras、TensorFlow を使用した特徴量エンジニアリングに関するコンテンツとラボも用意されています。

Навыки, которые вы освоите

Feature Engineering Data Preprocessing Keras (Neural Network Library)Tensorflow Data Transformation Dataflow Data Import/Export Machine Learning Methods Statistical Machine Learning Applied Machine Learning Model Optimization Data Store Data Pipelines Statistical Methods Data Processing

Программа курса

8 модулей · 60 учебных материалов

01はじめに1 материалов

特徴エンジニアリングの概要

コースの概要Видео

02 Vertex AI Feature Store の概要8 материалов

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特徴エンジニアリングの概要

Vertex AI Feature Store の概要: モジュールの概要

Feature Store の利点

Feature Store の用語とコンセプト

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Feature Store のデータモデル

Feature Store の作成

特徴のサービング: バッチとオンライン

元データから特徴への変換: モジュールの概要

概要

特徴の属性

特徴の表現

特徴量エンジニアリング: モジュールの概要

BigQuery ML での特徴量エンジニアリング

Keras での特徴量エンジニアリング

前処理と特徴の作成: モジュールの概要

Apache Beam と Dataflow

特徴クロス - TensorFlow Playground: モジュールの概要

特徴クロス

TensorFlow Transform の概要: モジュールの概要

TensorFlow Transform