En este curso, se exploran los beneficios de utilizar Vertex AI Feature Store, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo descubrir cuáles columnas de datos producen los atributos más útiles. El curso también incluye contenido y labs sobre la ingeniería de atributos en los que se usan BigQuery ML, Keras y TensorFlow.
Feature Engineering en Español
This course is part of Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español Specialization
Instructor: Google Cloud Training
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(37 reviews)
What you'll learn
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
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There are 8 modules in this course
En este módulo, se brinda una descripción general del curso y sus objetivos.
What's included
1 video
En este módulo, se presenta Vertex AI Feature Store.
What's included
6 videos1 reading1 assignment
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.
What's included
9 videos1 reading1 assignment
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.
What's included
12 videos1 reading1 assignment3 app items
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.
What's included
3 videos1 reading1 assignment
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.
What's included
5 videos1 reading1 assignment
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.
What's included
5 videos1 reading1 assignment
Este módulo es un resumen del curso Feature Engineering.
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4 readings
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Learner reviews
37 reviews
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Reviewed on Sep 28, 2020
Mu y interesante y practico. Aclara los conceptos para preparación de datos
Reviewed on Oct 24, 2024
Excelente curso, muy necesario para continuar en el mundo de Machine Learning
Reviewed on Sep 24, 2020
it is hard with so many new tools, I will have to watch it again if anytime i need to use it
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