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Feature Engineering em Português Brasileiro

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Feature Engineering em Português Brasileiro

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What you'll learn

  • Descrever a Vertex AI Feature Store e comparar os principais aspectos necessários para um bom atributo.

  • Usar a engenharia de atributos no BigQuery ML, no Keras e no TensorFlow.

  • Analisar como pré-processar e usar atributos com o Dataflow e o Dataprep.

  • Usar o tf.Transform.

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6 assignments

Taught in Portuguese (Brazil)

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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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There are 8 modules in this course

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

What's included

1 video

Este módulo apresenta a Vertex AI Feature Store.

What's included

6 videos1 reading1 assignment

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 de ML.

What's included

9 videos1 reading1 assignment

Neste módulo, analisamos as diferenças entre machine learning e estatística, 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 assignment3 app items

Neste módulo, você vai saber mais 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 assignment

Os cruzamentos de atributos não têm um papel muito significativo nos processos tradicionais de machine learning. Porém, para os métodos de ML atuais, eles são uma 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 assignment

"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

5 videos1 reading1 assignment

Este módulo é um resumo do curso Feature Engineering

What's included

4 readings

Instructor

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