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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5

(1,773 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 8 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
86%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie den Vertex AI Feature Store und vergleichen Sie die wichtigsten erforderlichen Aspekte eines guten Features.

  • Führen Sie Feature Engineering mit BigQuery ML, Keras und TensorFlow durch.

  • Diskutieren Sie, wie Sie Features mit Dataflow und Dataprep vorverarbeiten und untersuchen können.

  • Verwenden Sie tf.Transform.

Wichtige Details

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6 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 8 Module

Dieses Modul bietet einen Überblick über den Kurs und seine Ziele.

Das ist alles enthalten

1 Video

Dieses Modul stellt den Vertex AI Feature Store vor.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

Das Feature-Engineering ist oft die längste und schwierigste Phase beim Aufbau Ihres ML-Projekts. Beim Feature-Engineering beginnen Sie mit Ihren Rohdaten und nutzen Ihr eigenes Fachwissen, um Features zu erstellen, die Ihre Algorithmen für maschinelles Lernen zum Laufen bringen. In diesem Modul untersuchen wir, was ein gutes Merkmal ausmacht und wie Sie es in Ihrem ML-Modell darstellen können.

Das ist alles enthalten

9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

In diesem Modul lernen Sie die Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und Statistik kennen und erfahren, wie Sie das Feature-Engineering sowohl in BigQuery ML als auch in Keras durchführen. Außerdem werden wir einige fortgeschrittene Praktiken des Feature Engineering behandeln.

Das ist alles enthalten

12 Videos1 Lektüre1 Aufgabe3 App-Elemente

In diesem Modul erfahren Sie mehr über Dataflow, eine komplementäre Technologie zu Apache Beam, die Ihnen bei der Erstellung und Ausführung von Vorverarbeitungen und Feature Engineering helfen kann.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

Beim traditionellen maschinellen Lernen spielen Feature-Crosses keine große Rolle, aber bei den modernen ML-Methoden sind Feature-Crosses ein unschätzbarer Bestandteil Ihres Werkzeugkastens. In diesem Modul lernen Sie, wie Sie die Arten von Problemen erkennen können, bei denen Feature-Crosses eine leistungsstarke Hilfe für das maschinelle Lernen darstellen.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

TensorFlow Transform (tf.Transform) ist eine Bibliothek für die Vorverarbeitung von Daten mit TensorFlow. tf.Transform ist nützlich für Vorverarbeitungen, die einen vollständigen Durchlauf der Daten erfordern, wie z.B.: - normalisierung eines Eingabewerts durch Mittelwert und Standardabweichung - Integerisierung eines Vokabulars, indem alle Eingabebeispiele nach Werten durchsucht werden - Bucketizing von Eingaben basierend auf der beobachteten Datenverteilung In diesem Modul werden wir Anwendungsfälle für tf.Transform untersuchen.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

Dieses Modul ist eine Zusammenfassung des Kurses Feature Engineering.

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Dozent

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

4.5

1.773 Bewertungen

  • 5 stars

    63,39 %

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GS
5

Geprüft am 9. Apr. 2020

ME
4

Geprüft am 1. Mai 2020

ZS
4

Geprüft am 24. Nov. 2019

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Häufig gestellte Fragen