Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-jp
إذا كنت ترغب في تحسين دقة نماذج التعلم الآلي لديك، فإن دورة Feature Engineering 日本語版 على منصة Coursera هي الخيار الأمثل لك. هذه الدورة تركز على استخدام Vertex AI Feature Store وتعليم كيفية استخراج الميزات الأكثر فعالية من البيانات.
### نظرة عامة على الدورة
تبدأ الدورة بتقديم لمحة عامة عن الأهداف والمحتوى. يتم تقديم شرح شامل عن Vertex AI Feature Store والذي يعد أحد الأنظمة الأساسية الحديثة في معالجة البيانات. ومن خلال إجراء تعديلات على البيانات الأولية، يمكن التعرف على الميزات الجيدة والسيئة، وكيف يمكن الاستفادة منها في تحسين النماذج.
### المحتوى العلمي
تشمل الدورة عدة وحدات تعلم تشمل:
1. **تحويل البيانات الأصلية إلى ميزات**: هنا، ستتعلم كيف يمكنك استخدام معرفتك الخاصة بالمجال لخلق ميزات فعالة من البيانات. هذه العملية تعد جزءًا أساسياً من مشاريع التعلم الآلي.
2. **هندسة الميزات**: في هذه الوحدة، سترى الفرق بين التعلم الآلي والإحصائيات، بالإضافة إلى كيفية تنفيذ هندسة الميزات باستخدام BigQuery ML وKeras.
3. **التحضير وإنشاء الميزات**: تعلم كيف يمكن استخدام أدوات مثل Apache Beam وDataflow لتحضير البيانات.
4. **الميزات المعقدة – منصة TensorFlow**: يتناول هذا الجزء كيفية استخدام الميزات المعقدة وكيف يمكن أن تفيد في أنواع معينة من تحديات التعلم الآلي.
5. **نظرة عامة على TensorFlow Transform**: تتناول هذه الوحدة استخدام TensorFlow Transform لإجراء التحضيرات الضرورية للبيانات.
### خلاصة
عامة، تعتبر هذه الدورة مناسبة للمبتدئين والمحترفين الذين يرغبون في تعزيز مهاراتهم في مجال هندسة الميزات والتعلم الآلي. إذا كنت تبحث عن تحسين مهاراتك وفهم كيفية بناء نماذج فعالة من خلال هندسة الميزات، فإنني أوصي بشدة بالاشتراك في هذه الدورة على Coursera.
اجعل من تعلم هندسة الميزات جزءًا من أدواتك المهنية، وابدأ رحلتك في عالم الذكاء الاصطناعي اليوم!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-jp