Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering
In der heutigen Welt der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens (ML) ist die Fähigkeit, nützliche Merkmale aus Rohdaten zu extrahieren, von entscheidender Bedeutung. Der Coursera-Kurs “Feature Engineering” bietet eine umfassende Einführung in diese wichtige Praxis und zeigt die Vorteile des Vertex AI Feature Store.
Der Kurs ist in mehrere Module unterteilt, die eine Vielzahl von Themen abdecken. Er beginnt mit einer Einführung in den Vertex AI Feature Store, gefolgt von einer detaillierten Betrachtung des gesamten Feature-Engineering-Prozesses.
Modul 0: Einführung gibt einen Überblick über die Kursziele und bereitet die Teilnehmer auf die Lernreise vor.
Modul 1: Einführung in den Vertex AI Feature Store bietet eine interessante Sichtweise auf die Möglichkeiten, die dieser Dienst für ML-Projekte eröffnet.
Modul 2: Rohdaten in Merkmale ist besonders wertvoll, da er sich mit der Herausforderung beschäftigt, Rohdaten in nützliche Features umzuwandeln und wie das Verständnis des eigenen Fachgebiets hierbei helfen kann.
Im Modul 3: Feature Engineering lernen die Teilnehmer die Unterschiede zwischen ML und Statistik kennen und erwerben Kenntnisse über BigQuery ML und Keras.
Das Modul 4: Vorverarbeitung und Merkmalsgenerierung geht auf Klärungsbedarf zu Dataflow ein, das zusammen mit Apache Beam zur Unterstützung von Preprocessing-Prozessen dient.
Insbesondere das Modul 5: Feature Crosses – TensorFlow Playground zeigt, wie wichtig Feature Crosses in modernen ML-Methoden sind und wie sie eingesetzt werden können, um die Lernfähigkeit von Maschinen zu verbessern.
Das Modul 6: Einführung in TensorFlow Transform behandelt die Bibliothek tf.Transform, die für das Preprocessing von Daten mit TensorFlow eingesetzt wird.
Abschließend fasst Modul 7: Zusammenfassung die wichtigsten Lernergebnisse des Kurses zusammen und bietet eine gute Gelegenheit zur Reflexion.
Insgesamt ist der Kurs “Feature Engineering” auf Coursera eine ausgezeichnete Gelegenheit für alle, die ihre Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen vertiefen möchten. Die praxisorientierten Labs und die Verwendung von Tools wie BigQuery ML, Keras und TensorFlow bieten eine wertvolle Lernerfahrung. Ich empfehle diesen Kurs allen ML-Enthusiasten, die ihre Fähigkeiten im Feature Engineering verbessern möchten.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering