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Feature Engineering - Italiano
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Feature Engineering - Italiano

Taught in Italian

Course

Gain insight into a topic and learn the fundamentals

Intermediate level
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8 hours to complete
3 weeks at 2 hours a week
Flexible schedule
Learn at your own pace

What you'll learn

  • Descrivere Vertex AI Feature Store e confrontare gli aspetti chiave obbligatori di una buona caratteristica.

  • Eseguire il feature engineering con BigQuery ML, Keras e TensorFlow.

  • Spiegare come pre-elaborare ed esplorare le caratteristiche con Dataflow e Dataprep.

  • Utilizzare tf.Transform.

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June 2024

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6 quizzes

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There are 8 modules in this course

Questo modulo fornisce una panoramica del corso e dei suoi obiettivi.

What's included

1 video

Questo modulo introduce Vertex AI Feature Store.

What's included

6 videos1 reading1 quiz

Il feature engineering è spesso la fase più lunga e difficile della creazione del tuo progetto di ML. Nel processo di feature engineering, inizi con i tuoi dati non elaborati e utilizzi la tua conoscenza del dominio per creare caratteristiche che faranno funzionare i tuoi algoritmi di machine learning. In questo modulo esploriamo gli elementi che rendono valida una caratteristica e come rappresentarli nel modello di ML.

What's included

9 videos1 reading1 quiz

Questo modulo analizza le differenze tra machine learning e statistiche e come eseguire il feature engineering sia in BigQuery ML che in Keras. Tratteremo anche alcune pratiche avanzate di feature engineering.

What's included

12 videos1 reading1 quiz3 app items

In questo modulo imparerai di più su Dataflow, che è una tecnologia complementare ad Apache Beam: entrambi possono aiutarti a creare ed eseguire preelaborazione e feature engineering.

What's included

3 videos1 reading1 quiz

Nel machine learning tradizionale, gli incroci di caratteristiche non svolgono un ruolo importante, ma nei metodi di ML moderni, sono una parte inestimabile del tuo toolkit. In questo modulo imparerai a riconoscere i tipi di problemi in cui gli incroci di caratteristiche rappresentano un modo efficace per aiutare le macchine ad apprendere.

What's included

5 videos1 reading1 quiz

TensorFlow Transform (tf.Transform) è una libreria per la pre-elaborazione dei dati con TensorFlow. tf.Transform è utile per la pre-elaborazione che richiede un passaggio completo dei dati, come ad esempio: normalizzazione di un valore di input tramite mean e stdev; integrazione di un vocabolario esaminando tutti gli esempi di input per valori; suddivisione in bucket degli input in base alla distribuzione dei dati osservati. In questo modulo esploreremo i casi d'uso per tf.Transform.

What's included

5 videos1 reading1 quiz

Questo modulo è un riepilogo del corso Feature Engineering.

What's included

4 readings

Instructor

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