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Feature Engineering

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(1,776 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
1 Woche zu 10 Stunden pro Woche
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
87%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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Was Sie lernen werden

  • Describe Vertex AI Feature Store and compare the key required aspects of a good feature.

  • Perform feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.

  • Discuss how to preprocess and explore features with Dataflow and Dataprep.

  • Use tf.Transform.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Data Modeling
  • Kategorie: Keras (Neural Network Library)
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Real Time Data
  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Dataflow
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Tensorflow

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6 Aufgaben

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In diesem Kurs gibt es 8 Module

This module provides an overview of the course and its objectives.

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1 Video

This module introduces Vertex AI Feature Store.

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6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

Feature engineering is often the longest and most difficult phase of building your ML project. In the feature engineering process, you start with your raw data and use your own domain knowledge to create features that will make your machine learning algorithms work. In this module we explore what makes a good feature and how to represent them in your ML model.

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9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

This module reviews the differences between machine learning and statistics, and how to perform feature engineering in both BigQuery ML and Keras. We'll also cover some advanced feature engineering practices.

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12 Videos1 Lektüre1 Aufgabe3 App-Elemente

In this module you will learn more about Dataflow, which is a complementary technology to Apache Beam and both of them can help you build and run preprocessing and feature engineering.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

In traditional machine learning, feature crosses don’t play much of a role, but in modern day ML methods, feature crosses are an invaluable part of your toolkit. In this module, you will learn how to recognize the kinds of problems where feature crosses are a powerful way to help machines learn.

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5 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

TensorFlow Transform (tf.Transform) is a library for preprocessing data with TensorFlow. tf.Transform is useful for preprocessing that requires a full pass the data, such as: - normalizing an input value by mean and stdev - integerizing a vocabulary by looking at all input examples for values - bucketizing inputs based on the observed data distribution In this module we will explore use cases for tf.Transform.

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5 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

This module is a summary of the Feature Engineering course.

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Lernender seit 2018
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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ZS
4

Geprüft am 24. Nov. 2019

BR
5

Geprüft am 10. Jan. 2020

EA
5

Geprüft am 27. Okt. 2018

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