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Feature Engineering - 한국어
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Feature Engineering - 한국어

Taught in Korean


Gain insight into a topic and learn the fundamentals

Intermediate level
Some related experience required
14 hours to complete
3 weeks at 4 hours a week
Flexible schedule
Learn at your own pace

What you'll learn

  • Vertex AI Feature Store 사용

  • 원시 데이터에서 특성으로 이동하고 특성 추출을 수행하는 방법 설명

  • Apache Beam 및 Cloud DataFlow를 사용하여 특성 사전 처리

  • tf.Transform 사용

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There are 8 modules in this course

이 모듈은 과정 및 과정 목표에 대한 개요를 제공합니다.

What's included

1 video

이 모듈은 Vertex AI Feature Store를 소개합니다.

What's included

8 videos1 reading1 quiz1 app item

특성 추출은 ML 프로젝트 빌드 절차에서 가장 오래 걸리고 까다로운 단계인 경우가 많습니다. 특성 추출 절차에서는 원시 데이터로 시작한 후 고유 도메인 지식을 활용하여 머신러닝 알고리즘이 작동하는 특성을 생성합니다. 이 모듈에서는 좋은 특성을 만드는 요소와 ML 모델에서 이러한 특성을 표현하는 방법을 설명합니다.

What's included

9 videos1 reading1 quiz

이 모듈에서는 머신러닝과 통계의 차이점과 BigQuery ML 및 Keras 모두에서 특성 추출을 수행하는 방법을 살펴봅니다. 고급 수준의 특성 추출 방법도 몇 가지 설명합니다.

What's included

12 videos1 reading1 quiz4 app items

이 모듈에서는 Apache Beam의 보완 기술이자 사전 처리와 특성 추출을 빌드하고 실행하는 데 도움이 되는 Dataflow에 대해 자세히 알아봅니다.

What's included

3 videos1 reading1 quiz

기존의 머신러닝에서 특성 교차는 그다지 중요한 역할을 하지 않았지만 최신 ML 방법에서는 특성 교차가 툴킷에서 매우 중요한 부분을 담당합니다. 이 모듈에서는 머신러닝 학습에서 특성 교차가 특히 효과적으로 작용하는 문제의 유형을 알아내는 방법을 학습합니다.

What's included

5 videos1 reading1 quiz

TensorFlow Transform(tf.Transform)은 TensorFlow를 사용해 데이터를 사전 처리할 때 필요한 라이브러리입니다. tf.Transform은 데이터 전체 전달이 필요한 사전 처리에 유용합니다. 예: - 평균 및 stdev로 입력 값 정규화 - 모든 입력 예에서 값을 확인하여 어휘 정수화 - 관찰된 데이터 배포를 기반으로 입력 버킷화 이 모듈에서는 tf.Transform의 사용 사례를 살펴봅니다.

What's included

6 videos1 reading1 quiz1 app item

이 모듈은 특성 추출 과정의 요약입니다.

What's included

4 readings


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