Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-jp
はじめに
最近、機械学習やデータ分析に興味がありますか？特に、MLモデルの精度を上げるための特徴量エンジニアリングに興味を持っている方に、Courseraの「Feature Engineering 日本語版」コースを強くおすすめします。このコースでは、Vertex AI Feature Storeの使い方から始めて、良い特徴と悪い特徴の見極め方、そしてそれらをどう前処理して変換するのかを詳しく学ぶことができます。
コースの概要
コースは以下のような構成になっています：
- Vertex AI Feature Storeの概要：このモジュールでは、Vertex AI Feature Storeがどのように機能するのかを紹介します。
- 元データから特徴への変換：高度な特徴量エンジニアリングを学び、MLアルゴリズムで機能する特徴を作成する方法を探ります。
- 特徴量エンジニアリング：機械学習と統計の違いを理解し、BigQuery MLとKerasを用いて特徴量エンジニアリングを実行します。
- 前処理と特徴の作成：Apache BeamとDataflowを用いて前処理を行う方法を学びます。
- 特徴クロス – TensorFlow Playground：特徴クロスの重要性とその応用について理解を深めます。
- TensorFlow Transformの概要：データを前処理するためのtf.Transformのユースケースを学びます。
個人的な感想
このコースは非常に実践的で、特にオンラインでのラボ演習が多いため、手を動かしながら学べるのが魅力的です。KerasやTensorFlowを使用した具体的な演習が多く、実際のデータセットで試行錯誤できるので、得られる知識はとても実践的です。また、各モジュールが非常に分かりやすく、初心者でも安心して学習を進められる内容になっています。
おすすめの理由
このコースは、データサイエンスや機械学習のキャリアを考えている方にとって、大変有用だと考えます。主に、 Vertex AI Feature Storeを中心に、データ前処理や特徴量エンジニアリングのテクニックを学べるため、実務に活かすことができるスキルを身につけられます。また、最新のツールを用いて学ぶことができるため、業界での競争力を高めるのにも効果的です。
最後に
もし、機械学習のスキルをアップグレードしたいなら、この「Feature Engineering 日本語版」コースは間違いなくおすすめです。実際に体験してみて、自分のスキルを磨いてみてください！
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-jp