Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-jp
코스 개요
Feature Engineering 日本語版 코스는 Vertex AI Feature Store에 대해 심층적으로 배우고자 하는 이들에게 매우 유용한 강좌입니다. 머신러닝 모델의 정확도를 높이는 방법과 데이터 열에서 가장 효율적인 특징을 추출하는 방법에 대해 다루고 있습니다. 이 과정은 좋은 특징과 나쁜 특징의 차이를 설명하고, 이를 모델에서 최대한 활용할 수 있도록 전처리하고 변환하는 방법을 안내합니다.
강좌 구성
이 코스는 여러 모듈로 나뉘어 있으며, 각 모듈마다 주제와 목표가 설정되어 있습니다. :
- 은하 개요 – 코스의 개요와 목표 소개
- Vertex AI Feature Store 소개 – Vertex AI Feature Store의 기본 개념 이해
- 데이터에서 특징으로의 변환 – 효과적인 특징을 만드는 방법 및 ML 모델 표현하기
- 특징 엔지니어링 – BigQuery ML 및 Keras를 통한 실제 데이터 적용법
- 전처리 및 특징 생성 – Apache Beam 및 Dataflow를 이용한 데이터 전처리
- 특징 크로스 – TensorFlow Playground – 머신러닝에서의 특징 크로스 활용 방법
- TensorFlow Transform 개요 – 데이터 전처리 라이브러리의 유용성 탐구
결론 및 추천
Feature Engineering 日本語版 코스는 머신러닝에 대한 이해를 높이고, 실무에 적합한 데이터 전처리를 배우고자 하는 분들에게 적극 추천합니다. 이 course는 이론과 실습이 잘 혼합되어 있어 실제 프로젝트에 바로 활용할 수 있는 유용한 스킬을 제공합니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-jp