08
Feature Engineering - 한국어
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Feature Engineering - 한국어
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이 과정에서는 Vertex AI Feature Store 사용의 이점, ML 모델의 정확성을 개선하는 방법, 가장 유용한 특성을 만드는 데이터 열을 찾는 방법을 살펴봅니다. 이 과정에는 BigQuery ML, Keras, TensorFlow를 사용한 특성 추출에 관한 콘텐츠와 실습도 포함되어 있습니다.
과정 정보
목표
- Vertex AI Feature Store에 대해 설명하고 좋은 특성의 필수적인 주요 측면 비교
- BigQuery ML, Keras, TensorFlow를 사용하여 특성 추출 수행
- Dataflow 및 Dataprep을 사용해 특성을 전처리하고 파악하는 방법 이해
- tf.Transform 사용
기본 요건
Python 또는 기타 프로그래밍 언어에 대한 기본 지식
대상
- 데이터 분석가
- 데이터 엔지니어
- 데이터 과학자
- ML 엔지니어
- ML 소프트웨어 엔지니어
사용할 수 있는 언어
English, español (Latinoamérica), français, 日本語, 한국어, português (Brasil), italiano
과정을 완료한 후에는 어떻게 해야 하나요?
과정을 완료한 후 학습 과정 에서 다른 콘텐츠를 살펴보거나 학습 카탈로그 를 둘러보면 됩니다.
어떤 배지를 획득할 수 있나요?
과정을 완료하면 이수 배지가 주어집니다. 배지는 프로필에 표시되며 사회 연결망에서 공유할 수 있습니다.
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