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Feature Engineering en Español

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4.4

(37 avis)

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9 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez

  • Describir Vertex AI Feature Store y comparar los aspectos clave que debe tener un atributo útil

  • Realizar ingeniería de atributos con BigQuery ML, Keras y TensorFlow

  • Analizar cómo procesar previamente y explorar atributos con Dataflow y Dataprep

  • Usar tf.Transform

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Feature Engineering

Détails à connaître

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Évaluations

6 devoirs

Enseigné en Espagnol

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Il y a 8 modules dans ce cours

En este módulo, se brinda una descripción general del curso y sus objetivos.

Inclus

1 vidéo

En este módulo, se presenta Vertex AI Feature Store.

Inclus

6 vidéos1 lecture1 devoir

La ingeniería de atributos suele ser la fase más larga y difícil de la creación de proyectos de AA. En el proceso de ingeniería de atributos, se comienza con los datos sin procesar y se utiliza el propio conocimiento del dominio para crear atributos que hagan funcionar los algoritmos de aprendizaje automático. En este módulo, exploramos qué elementos son buenos atributos y cómo representarlos en un modelo de AA.

Inclus

9 vidéos1 lecture1 devoir

En este módulo, se analizan las diferencias entre el aprendizaje automático y las estadísticas, y cómo realizar ingeniería de atributos en BigQuery ML y Keras. También abordaremos algunas prácticas avanzadas de ingeniería de atributos.

Inclus

12 vidéos1 lecture1 devoir3 éléments d'application

En este módulo, aprenderás más sobre Dataflow, una tecnología complementaria a Apache Beam. Ambas soluciones pueden ayudar a crear y ejecutar el procesamiento previo y la ingeniería de atributos.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 devoir

En el aprendizaje automático tradicional, las combinaciones de atributos no desempeñan un rol significativo. Sin embargo, en los métodos modernos de AA, estas son una parte invaluable de tu kit de herramientas. En este módulo, aprenderás a reconocer los tipos de problemas en los que las combinaciones de atributos son un medio potente para facilitar el aprendizaje automático.

Inclus

5 vidéos1 lecture1 devoir

TensorFlow Transform (tf.Transform) es una biblioteca para el procesamiento previo de datos con TensorFlow que resulta útil cuando este proceso requiere un pase completo de datos. Por ejemplo, normalizar un valor de entrada según la media y la desviación estándar, generar números enteros a partir del vocabulario analizando valores en todos los ejemplos de entrada y agrupar las entradas según la distribución de datos observada. En este módulo, explicaremos los casos de uso de tf.Transform.

Inclus

5 vidéos1 lecture1 devoir

Este módulo es un resumen del curso Feature Engineering.

Inclus

4 lectures

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.0 (6 évaluations)
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Avis des étudiants

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Révisé le 24 oct. 2024

OR
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Révisé le 28 sept. 2020

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Révisé le 24 sept. 2020

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