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Ingénierie des caractéristiques

Google Cloud Training

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La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Décrivez le magasin de fonctionnalités de Vertex IA et comparez les principaux aspects requis d'une bonne fonctionnalité.

  • Effectuer de l'ingénierie des caractéristiques en utilisant BigQuery ML, Keras et TensorFlow.

  • Discuter de la manière de prétraiter et d'explorer les caractéristiques avec Dataflow et Dataprep.

  • Utiliser tf.Transform.

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Évaluations

6 devoirs

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Il y a 8 modules dans ce cours

Ce module donne une vue d'ensemble du cours et de ses objectifs.

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1 vidéo

Ce module présente le Vertex AI Feature Store.

Inclus

6 vidéos1 lecture1 devoir

L'ingénierie des caractéristiques est souvent la phase la plus longue et la plus difficile de la construction de votre projet d'apprentissage automatique. 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 permettront à vos algorithmes d'apprentissage automatique de fonctionner. Dans ce module, nous explorerons ce qui fait une bonne caractéristique et comment les représenter dans votre modèle d'apprentissage automatique.

Inclus

9 vidéos1 lecture1 devoir

Ce module passe en revue les différences entre l'apprentissage automatique et les statistiques, ainsi que la manière d'effectuer l'ingénierie des caractéristiques dans BigQuery ML et Keras. Nous aborderons également certaines pratiques avancées en matière d'ingénierie des caractéristiques.

Inclus

12 vidéos1 lecture1 devoir3 éléments d'application

Dans ce module, vous en apprendrez plus sur Dataflow, qui est une technologie complémentaire d'Apache Beam. Les deux peuvent vous aider à construire et à exécuter le prétraitement et l'ingénierie des fonctionnalités.

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3 vidéos1 lecture1 devoir

Dans l'apprentissage automatique traditionnel, les croisements de caractéristiques ne jouent pas un grand rôle, mais dans les méthodes modernes d'apprentissage automatique, les croisements de caractéristiques sont un élément inestimable de votre boîte à outils. Dans ce module, vous apprendrez à reconnaître les types de problèmes pour lesquels les croisements de caractéristiques constituent un moyen puissant d'aider les machines à apprendre.

Inclus

5 vidéos1 lecture1 devoir

TensorFlow Transform (tf.Transform) est une bibliothèque pour le prétraitement des données avec TensorFlow. tf.Transform est utile pour le prétraitement qui nécessite un passage complet des données, comme : - la normalisation d'une valeur d'entrée par la moyenne et l'écart-type - l'intégration d'un vocabulaire en examinant tous les exemples d'entrée pour les valeurs - la bucketisation des entrées sur la base de la distribution des données observées Dans ce module, nous allons explorer les cas d'utilisation de tf.Transform.

Inclus

5 vidéos1 lecture1 devoir

Ce module est un résumé du cours sur l'ingénierie des fonctionnalités.

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4 lectures

Instructeur

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4.5 (93 évaluations)
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GS
5

Révisé le 9 avr. 2020

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Révisé le 1 mai 2020

ZS
4

Révisé le 24 nov. 2019

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