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Feature Engineering en Français

Google Cloud Training

Instructeur : Google Cloud Training

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
10 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Décrire Vertex AI Feature Store et comparer les principaux aspects que doit avoir une caractéristique pour être pertinente

  • Effectuer une ingénierie des caractéristiques à l'aide de BigQuery ML, Keras et TensorFlow

  • Découvrir comment prétraiter et explorer des caractéristiques à l'aide de Dataflow et Dataprep

  • Utiliser tf.Transform

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Évaluations

6 devoirs

Enseigné en Français

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français
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Il y a 8 modules dans ce cours

Ce module présente le cours et ses objectifs.

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1 vidéo

Ce module présente Vertex AI Feature Store.

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6 vidéos1 lecture1 devoir

L'ingénierie des caractéristiques est souvent la phase la plus longue et la plus difficile du développement de votre projet de ML. Dans le processus d'ingénierie des caractéristiques, vous partez de vos données brutes et utilisez votre propre connaissance du domaine pour créer des caractéristiques qui feront fonctionner vos algorithmes de ML. Dans ce module, nous explorerons ce qui constitue une bonne caractéristique et découvrirons comment la représenter dans votre modèle de ML.

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9 vidéos1 lecture1 devoir

Ce module examine les différences entre le machine learning et les statistiques, et comment effectuer une ingénierie des caractéristiques dans BigQuery ML et Keras. Nous aborderons également certaines pratiques avancées d'ingénierie des caractéristiques.

Inclus

12 vidéos1 lecture1 devoir3 éléments d'application

Dans ce module, vous en apprendrez plus sur Dataflow, une technologie complémentaire d'Apache Beam. Grâce à ces deux technologies, vous pouvez créer et accéder à des fonctionnalités de prétraitement et d'ingénierie des caractéristiques.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 devoir

Dans le machine learning traditionnel, les croisements de caractéristiques ne jouent pas un rôle très important, mais dans les méthodes modernes, ils constituent un outil à la valeur inestimable. Dans ce module, vous apprendrez à reconnaître les types de problèmes pour lesquels les croisements de caractéristiques constituent un outil puissant aidant les machines à apprendre.

Inclus

5 vidéos1 lecture1 devoir

TensorFlow Transform (tf.Transform) est une bibliothèque de prétraitement des données avec TensorFlow qui est utile pour les prétraitements nécessitant un passage complet des données, comme : - la normalisation d'une valeur d'entrée par la moyenne et l'écart type - la conversion de chaînes en nombres entiers en générant un vocabulaire sur toutes les valeurs d'entrée - la segmentation des entrées basées sur la distribution des données observées Dans ce module, nous allons explorer les cas d'utilisation de tf.Transform.

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6 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

Ce module est un résumé du cours "Feature Engineering".

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4 lectures

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