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Feature Engineering - Italiano

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Feature Engineering - Italiano

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 8 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel
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Es dauert 8 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • 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.

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

Juni 2024

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6 Aufgaben

Unterrichtet in Italienisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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In diesem Kurs gibt es 8 Module

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

Das ist alles enthalten

1 Video

Questo modulo introduce Vertex AI Feature Store.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

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.

Das ist alles enthalten

9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

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.

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12 Videos1 Lektüre1 Aufgabe3 App-Elemente

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.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

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.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

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.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

Questo modulo è un riepilogo del corso Feature Engineering.

Das ist alles enthalten

4 Lektüren

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