مراجعة دورة تعلم هندسة الميزات على كورسيرا

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering

مقدمة

إذا كنت تبحث عن دورة تقدم لك فهمًا عميقًا لعملية هندسة الميزات وتأثيرها الكبير على دقة نماذج التعلم الآلي، فإن دورة هندسة الميزات على منصة كورسيرا هي الخيار الأمثل لك. هذه الدورة ليست فقط للمبتدئين، بل أيضًا للممارسين الذين يرغبون في تعزيز مهاراتهم في المجال.

نظرة عامة على الدورة

تعتمد هذه الدورة على استخدام Vertex AI Feature Store، وتتناول كيفية تحسين دقة نماذج التعلم الآلي، والبحث في الأعمدة البيانية التي تشكل ميزات مفيدة. كما تشمل الدورة محتوى وتطبيقات عملية باستخدام BigQuery ML وKeras وTensorFlow.

منهج الدورة

تتكون الدورة من سبعة وحدات:

• وحدة 0: مقدمة – تقوم هذه الوحدة بتقديم نظرة عامة عن الدورة وأهدافها.
• وحدة 1: مقدمة إلى Vertex AI Feature Store – تعطي لمحة عن منصة Vertex AI Feature Store.
• وحدة 2: البيانات الأولية إلى الميزات – تستعرض هذه الوحدة عملية تحويل البيانات الأولية إلى ميزات. تشكل هذه العملية أحد أطول وأصعب مراحل بناء مشروع التعلم الآلي.
• وحدة 3: هندسة الميزات – تصف الفرق بين التعلم الآلي والإحص statistics وتتناول كيفية تنفيذ هندسة الميزات في BigQuery ML و Keras.
• وحدة 4: المعالجة المسبقة وإنشاء الميزات – تعرفك على كيفية استخدام Dataflow لعمليات المعالجة المسبقة.
• وحدة 5: تقاطعات الميزات – ملعب TensorFlow – تناقش كيفية التعرف على المشاكل التي يمكن أن تساعد فيها تقاطعات الميزات.
• وحدة 6: مقدمة إلى TensorFlow Transform – تشرح مكتبة TensorFlow Transform وكيفية استخدامها في معالجة البيانات.
• وحدة 7: الملخص – تحتوي على ملخص شامل للدورة.

التوصيات النهائية

بناءً على المنهج والمواضيع التي تم تناولها في الدورة، أوصي بشدة بالتسجيل في دورة هندسة الميزات. إنها فرصة رائعة لتوسيع مهاراتك في مجال التعلم الآلي وتطبيقاته العملية.

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering