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Feature Engineering em Português Brasileiro
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Feature Engineering em Português Brasileiro

This course is part of Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro Specialization

Taught in Portuguese (Brazil)

Included with Coursera Plus

Course

Gain insight into a topic and learn the fundamentals

4.5

(15 reviews)

Intermediate level
Some related experience required
13 hours (approximately)
Flexible schedule
Learn at your own pace

What you'll learn

  • Usar o Feature Store da Vertex AI

  • Descrever a migração de dados brutos para atributos e executar a engenharia de atributos

  • Pré-processar atributos usando o Apache Beam e o Cloud DataFlow

  • Usar o tf.Transform

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This course is part of the Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro Specialization
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  • Learn new concepts from industry experts
  • Gain a foundational understanding of a subject or tool
  • Develop job-relevant skills with hands-on projects
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There are 8 modules in this course

Neste módulo, apresentamos uma visão geral do curso e dos objetivos a serem alcançados.

What's included

1 video

Este módulo apresenta o Feature Store da Vertex AI.

What's included

8 videos1 reading1 quiz1 app item

A engenharia de atributos costuma ser a fase mais demorada e difícil da criação dos projetos de ML. Esse processo começa pelos dados brutos, e você usa seu próprio conhecimento sobre domínios para criar atributos que vão fazer seus algoritmos de machine learning funcionarem. Neste módulo, vamos conferir o que caracteriza um bom atributo e como fazer a representação deles no seu modelo.

What's included

9 videos1 reading1 quiz

Neste módulo, analisamos as diferenças entre o machine learning e as estatísticas, além de mostrar como executar a engenharia de atributos no BigQuery ML e no Keras. Também vamos abordar algumas práticas avançadas desse processo.

What's included

12 videos1 reading1 quiz4 app items

Neste módulo, apresentamos informações sobre o Dataflow, uma tecnologia complementar do Apache Beam. Ambos podem ajudar você a criar e executar o pré-processamento e a engenharia de atributos.

What's included

3 videos1 reading1 quiz

Os cruzamentos de atributos não têm um papel muito significativo nos processos tradicionais de machine learning. Porém, para os métodos de ML atuais, esses tipos de recursos são parte essencial do seu kit de ferramentas. Neste módulo, você vai aprender a reconhecer os tipos de problemas em que os cruzamentos de atributos desempenham um papel importante no machine learning.

What's included

5 videos1 reading1 quiz

O TensorFlow Transform (tf.Transform) é uma biblioteca de pré-processamento de dados com o TensorFlow. O tf.Transform é útil para os pré-processamentos que exigem uma passagem completa dos dados, como: • normalizar um valor de entrada por média e stdev; • transformar strings em números inteiros ao gerar um vocabulário com a verificação de todos os exemplos de entrada dos valores; • separar as entradas em buckets com base na distribuição de dados que foi observada. Neste módulo vamos apresentar os casos de uso do tf.Transform.

What's included

6 videos1 reading1 quiz1 app item

Este módulo é um resumo do curso Feature Engineering

What's included

4 readings

Instructor

Google Cloud Training
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Offered by

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