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Feature Engineering

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Google Cloud Training

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86%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Describe Vertex AI Feature Store and compare the key required aspects of a good feature.

  • Perform feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.

  • Discuss how to preprocess and explore features with Dataflow and Dataprep.

  • Use tf.Transform.

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6 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Il y a 8 modules dans ce cours

This module provides an overview of the course and its objectives.

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1 vidéo

This module introduces Vertex AI Feature Store.

Inclus

6 vidéos1 lecture1 devoir

Feature engineering is often the longest and most difficult phase of building your ML project. In the feature engineering process, you start with your raw data and use your own domain knowledge to create features that will make your machine learning algorithms work. In this module we explore what makes a good feature and how to represent them in your ML model.

Inclus

9 vidéos1 lecture1 devoir

This module reviews the differences between machine learning and statistics, and how to perform feature engineering in both BigQuery ML and Keras. We'll also cover some advanced feature engineering practices.

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12 vidéos1 lecture1 devoir3 éléments d'application

In this module you will learn more about Dataflow, which is a complementary technology to Apache Beam and both of them can help you build and run preprocessing and feature engineering.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 devoir

In traditional machine learning, feature crosses don’t play much of a role, but in modern day ML methods, feature crosses are an invaluable part of your toolkit. In this module, you will learn how to recognize the kinds of problems where feature crosses are a powerful way to help machines learn.

Inclus

5 vidéos1 lecture1 devoir

TensorFlow Transform (tf.Transform) is a library for preprocessing data with TensorFlow. tf.Transform is useful for preprocessing that requires a full pass the data, such as: - normalizing an input value by mean and stdev - integerizing a vocabulary by looking at all input examples for values - bucketizing inputs based on the observed data distribution In this module we will explore use cases for tf.Transform.

Inclus

5 vidéos1 lecture1 devoir

This module is a summary of the Feature Engineering course.

Inclus

4 lectures

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.5 (91 évaluations)
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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JL
4

Révisé le 11 nov. 2018

MP
4

Révisé le 20 avr. 2019

MA
5

Révisé le 18 avr. 2020

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