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Feature Engineering 日本語版
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Feature Engineering 日本語版

This course is part of Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版 Specialization

Taught in Japanese

Included with Coursera Plus

Course

Gain insight into a topic and learn the fundamentals

4.5

(10 reviews)

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

What you'll learn

  • Vertex AI Feature Store について説明し、良い特徴に必要とされる主な側面を比較する。

  • BigQuery ML、Keras、TensorFlow を使用して特徴量エンジニアリングを実施する。

  • Dataflow と Dataprep を使用して特徴の前処理と探索を行う方法について考察する。

  • tf.Transform を使用する。

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This course is part of the Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版 Specialization
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  • Develop job-relevant skills with hands-on projects
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There are 8 modules in this course

このモジュールでは、コースの概要とその目標を説明します。

What's included

1 video

このモジュールでは、Vertex AI Feature Store を紹介します。

What's included

6 videos1 reading1 quiz

特徴量エンジニアリングは多くの場合、ML プロジェクトの構築において最も長く、困難なフェーズです。特徴量エンジニアリングのプロセスでは、元データから開始し、独自のドメイン知識を用いてML アルゴリズムを機能させるための特徴を作成します。このモジュールでは、どのような特徴が優れているのか、そして優れた特徴をどのように ML モデルで表現するのかについて確認します。

What's included

9 videos1 reading1 quiz

このモジュールでは、ML と統計情報の違いを確認し、BigQuery ML と Keras の両方で特徴量エンジニアリングを実行する方法について説明します。また、高度な特徴量エンジニアリングの実践例も紹介します。

What's included

12 videos1 reading1 quiz3 app items

このモジュールでは、Apache Beam を補完する技術である Dataflow について詳しく説明します。Apache Beam と Dataflow は、どちらも前処理や特徴量エンジニアリングを構築して実行するのに役立ちます。

What's included

3 videos1 reading1 quiz

従来の ML では、特徴クロスはあまり重要な役割を担っていませんでしたが、最新の ML メソッドでは、特徴クロスは非常に有効なツールキットの一部となっています。このモジュールでは、特徴クロスが機械の学習に非常に有益となる問題の種類を認識する方法を確認していきます。

What's included

5 videos1 reading1 quiz

TensorFlow Transform(tf.Transform)は、TensorFlow でデータを前処理するためのライブラリです。tf.Transform は、次のような全走査データを必要とする前処理に便利です。平均値と標準偏差による入力値の正規化、値に対するすべての入力サンプルの確認による語彙の整数値化、観測されたデータの分布に基づく入力のバケット化などです。このモジュールでは、tf.Transform のユースケースを確認します。

What's included

5 videos1 reading1 quiz

このモジュールは、「特徴量エンジニアリング」コースのまとめです。

What's included

4 readings

Instructor

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Offered by

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