Feature Engineering - 한국어
Feature Engineering - 한국어
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Vertex AI Feature Store에 관해 알고 싶으신가요? ML 모델의 정확성을 개선할 방법을 알고 싶으신가요? 어떤 데이터 열에서 가장 유용한 특성이 나오는지 파악하려면 어떻게 해야 할까요? 특성 추출 과정에서는 좋은 특성과 나쁜 특성을 살펴보고 모델에서 이러한 특성을 적절하게 활용할 수 있도록 사전 처리하고 변환하는 방법을 알아봅니다. 이 과정은 BigQuery ML, Keras, TensorFlow를 사용한 특성 추출에 관한 콘텐츠와 실습이 포함되어 있습니다.
과정 정보
목표
- Vertex AI Feature Store 사용
- 원시 데이터에서 특성으로 이동하고 특성 추출을 수행하는 방법 설명
- Apache Beam 및 Cloud DataFlow를 사용하여 특성 사전 처리
- 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)
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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