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Feature Engineering em Português Brasileiro

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Feature Engineering em Português Brasileiro

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Instructeur : Google Cloud Training

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4.5

(15 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
8 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Descrever a Vertex AI Feature Store e comparar os principais aspectos necessários para um bom atributo.

  • Usar a engenharia de atributos no BigQuery ML, no Keras e no TensorFlow.

  • Analisar como pré-processar e usar atributos com o Dataflow e o Dataprep.

  • Usar o tf.Transform.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : 1.96
  • Catégorie : Values Modes
  • Catégorie : A Priori And A Posteriori
  • Catégorie : Critical Value

Détails à connaître

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Évaluations

6 devoirs

Enseigné en Portugais (Brésil)

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 8 modules dans ce cours

Neste módulo, apresentamos uma visão geral do curso e dos objetivos.

Inclus

1 vidéo

Este módulo apresenta a Vertex AI Feature Store.

Inclus

6 vidéos1 lecture1 devoir

A engenharia de atributos costuma ser a fase mais demorada e difícil da criação dos projetos de ML. Esse processo começa pelos dados brutos, e você usa seu próprio conhecimento sobre domínios para criar atributos que vão fazer seus algoritmos de machine learning funcionarem. Neste módulo, vamos conferir o que caracteriza um bom atributo e como fazer a representação deles no seu modelo de ML.

Inclus

9 vidéos1 lecture1 devoir

Neste módulo, analisamos as diferenças entre machine learning e estatística, além de mostrar como executar a engenharia de atributos no BigQuery ML e no Keras. Também vamos abordar algumas práticas avançadas desse processo.

Inclus

12 vidéos1 lecture1 devoir3 éléments d'application

Neste módulo, você vai saber mais sobre o Dataflow, uma tecnologia complementar do Apache Beam. Ambos podem ajudar você a criar e executar o pré-processamento e a engenharia de atributos.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 devoir

Os cruzamentos de atributos não têm um papel muito significativo nos processos tradicionais de machine learning. Porém, para os métodos de ML atuais, eles são uma parte essencial do seu kit de ferramentas. Neste módulo, você vai aprender a reconhecer os tipos de problemas em que os cruzamentos de atributos desempenham um papel importante no machine learning.

Inclus

5 vidéos1 lecture1 devoir

"O TensorFlow Transform (tf.Transform) é uma biblioteca de pré-processamento de dados com o TensorFlow. O tf.Transform é útil para os pré-processamentos que exigem uma passagem completa dos dados, como: • normalizar um valor de entrada por média e stdev; • transformar strings em números inteiros ao gerar um vocabulário com a verificação de todos os exemplos de entrada dos valores; • separar as entradas em buckets com base na distribuição de dados que foi observada. Neste módulo vamos apresentar os casos de uso do tf.Transform."

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5 vidéos1 lecture1 devoir

Este módulo é um resumo do curso Feature Engineering

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4 lectures

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