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Feature Engineering 日本語版

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Feature Engineering 日本語版

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5

(10 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 9 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel
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Es dauert 9 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • 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。

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Language Industry
  • Kategorie: Information Seeking Behavior
  • Kategorie: Collective Intelligence
  • Kategorie: Social Media Mining

Wichtige Details

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6 Aufgaben

Unterrichtet in Japanisch

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 Google Cloud 日本語版
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

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。

Das ist alles enthalten

1 Video

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

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6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

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。

Das ist alles enthalten

9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

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。

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12 Videos1 Lektüre1 Aufgabe3 App-Elemente

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。

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

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。

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

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。

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

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。

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4 Lektüren

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
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„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen