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Google Cloud

Feature Engineering en Français

Ce cours fait partie de Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français

Enseigné en Français

Google Cloud Training

Instructeur : Google Cloud Training

Inclus avec Coursera Plus

Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
10 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

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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Cours

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  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable
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Il y a 8 modules dans ce cours

Ce module présente le cours et ses objectifs.

Inclus

1 vidéo

Ce module présente Vertex AI Feature Store.

Inclus

6 vidéos1 lecture1 quiz

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.

Inclus

9 vidéos1 lecture1 quiz

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 quiz3 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 quiz

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 quiz

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.

Inclus

6 vidéos1 lecture1 quiz1 élément d'application

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

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4 lectures

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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.
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’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.
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’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.’
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