Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-jp
Если вы хотите повысить точность своих моделей машинного обучения и узнать, как извлекать наиболее эффективные признаки из данных, рекомендую вам обратить внимание на курс ‘Feature Engineering 日本語版’ от Coursera. Этот курс погружает вас в мир инженерии признаков, начиная с основ и заканчивая более сложными концепциями и приложениями.
Курс включает в себя описание Vertex AI Feature Store, что является отличной отправной точкой для понимания, как управлять вашими признаками. Вы узнаете, что такое хорошие и плохие признаки и как максимально эффективно их использовать в вашем ML-модели.
Курс разбит на несколько модулей:
1. Введение – общее представление о курсе и его целях.
2. Основы Vertex AI Feature Store.
3. Преобразование исходных данных в признаки – изучение, какие признаки являются хорошими и как их создать.
4. Инженерия признаков – различные подходы к реализации инженерии признаков с использованием BigQuery ML и Keras.
5. Предобработка и создание признаков с использованием Apache Beam и Dataflow.
6. Особенности перекрестного признака – их роль в современных ML-методах.
7. Введение в TensorFlow Transform для предварительной обработки данных в TensorFlow.
Этот курс включает как теоретический материал, так и практические лабораторные работы, что позволит вам не только освоить теорию, но и сразу применить полученные знания на практике. Я настоятельно рекомендую этот курс всем, кто интересуется углубленным изучением машинного обучения и желает улучшить свои навыки в инженерии признаков.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-jp