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Feature Engineering en Français

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Feature Engineering en Français

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français

Unterrichtet auf Französisch

Bei Coursera Plus enthalten

Kurs

Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
10 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

  • Décrire Vertex AI Feature Store et comparer les principaux aspects que doit avoir une caractéristique pour être pertinente

  • Effectuer une ingénierie des caractéristiques à l'aide de BigQuery ML, Keras et TensorFlow

  • Découvrir comment prétraiter et explorer des caractéristiques à l'aide de Dataflow et Dataprep

  • Utiliser tf.Transform

Wichtige Details

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6 Quizzes

Kurs

Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
10 Stunden (ungefähr)
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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 8 Module

Ce module présente le cours et ses objectifs.

Das ist alles enthalten

1 Video

Ce module présente Vertex AI Feature Store.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre1 Quiz

L'ingénierie des caractéristiques est souvent la phase la plus longue et la plus difficile du développement de votre projet de ML. Dans le processus d'ingénierie des caractéristiques, vous partez de vos données brutes et utilisez votre propre connaissance du domaine pour créer des caractéristiques qui feront fonctionner vos algorithmes de ML. Dans ce module, nous explorerons ce qui constitue une bonne caractéristique et découvrirons comment la représenter dans votre modèle de ML.

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9 Videos1 Lektüre1 Quiz

Ce module examine les différences entre le machine learning et les statistiques, et comment effectuer une ingénierie des caractéristiques dans BigQuery ML et Keras. Nous aborderons également certaines pratiques avancées d'ingénierie des caractéristiques.

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12 Videos1 Lektüre1 Quiz3 App-Elemente

Dans ce module, vous en apprendrez plus sur Dataflow, une technologie complémentaire d'Apache Beam. Grâce à ces deux technologies, vous pouvez créer et accéder à des fonctionnalités de prétraitement et d'ingénierie des caractéristiques.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Quiz

Dans le machine learning traditionnel, les croisements de caractéristiques ne jouent pas un rôle très important, mais dans les méthodes modernes, ils constituent un outil à la valeur inestimable. Dans ce module, vous apprendrez à reconnaître les types de problèmes pour lesquels les croisements de caractéristiques constituent un outil puissant aidant les machines à apprendre.

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5 Videos1 Lektüre1 Quiz

TensorFlow Transform (tf.Transform) est une bibliothèque de prétraitement des données avec TensorFlow qui est utile pour les prétraitements nécessitant un passage complet des données, comme : - la normalisation d'une valeur d'entrée par la moyenne et l'écart type - la conversion de chaînes en nombres entiers en générant un vocabulaire sur toutes les valeurs d'entrée - la segmentation des entrées basées sur la distribution des données observées Dans ce module, nous allons explorer les cas d'utilisation de tf.Transform.

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6 Videos1 Lektüre1 Quiz1 App-Element

Ce module est un résumé du cours "Feature Engineering".

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4 Lektüren

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