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Feature Engineering en Français
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Feature Engineering en Français

This course is part of Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français Specialization

Taught in French

Included with Coursera Plus

Course

Gain insight into a topic and learn the fundamentals

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

What you'll learn

  • Utiliser Vertex AI Feature Store

  • Expliquer comment transformer des données brutes en caractéristiques et effectuer une extraction de caractéristiques

  • Prétraiter des caractéristiques à l'aide d'Apache Beam et de Cloud Dataflow

  • Utiliser tf.Transform

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6 quizzes

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This course is part of the Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français 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

Ce module présente le cours et ses objectifs.

What's included

1 video

Ce module présente Vertex AI Feature Store.

What's included

8 videos1 reading1 quiz1 app item

L'extraction de caractéristiques est souvent la phase la plus longue et la plus difficile du développement de votre projet de ML. Dans le processus d'extraction de caractéristiques, vous partez de vos données brutes et utilisez votre propre connaissance du domaine pour créer des caractéristiques qui feront fonctionner vos algorithmes de ML. Dans ce module, nous explorerons ce qui constitue une bonne caractéristique et découvrirons comment la représenter dans votre modèle de ML.

What's included

9 videos1 reading1 quiz

Ce module examine les différences entre le machine learning et les statistiques, et comment effectuer une extraction de caractéristiques dans BigQuery ML et Keras. Nous aborderons également certaines pratiques avancées d'extraction de caractéristiques.

What's included

12 videos1 reading1 quiz4 app items

Dans ce module, vous en apprendrez plus sur Dataflow, une technologie complémentaire d'Apache Beam. Grâce à ces deux technologies, vous pouvez créer et accéder à des fonctionnalités de prétraitement et d'extraction de caractéristiques.

What's included

3 videos1 reading1 quiz

Dans le machine learning traditionnel, les croisements de caractéristiques ne jouent pas un rôle très important, mais dans les méthodes modernes, ils constituent un outil à la valeur inestimable. Dans ce module, vous apprendrez à reconnaître les types de problèmes pour lesquels les croisements de caractéristiques constituent un outil puissant aidant les machines à apprendre.

What's included

5 videos1 reading1 quiz

TensorFlow Transform (tf.Transform) est une bibliothèque de prétraitement des données avec TensorFlow qui est utile pour les prétraitements nécessitant un passage complet des données, comme : - la normalisation d'une valeur d'entrée par la moyenne et l'écart type - la conversion de chaînes en nombres entiers en générant un vocabulaire sur toutes les valeurs d'entrée - la mise en buckets des entrées basées sur la distribution des données observées Dans ce module, nous allons explorer les cas d'utilisation de tf.Transform.

What's included

6 videos1 reading1 quiz1 app item

Ce module est un résumé du cours "Feature Engineering".

What's included

4 readings

Instructor

Google Cloud Training
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Offered by

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