课程主页: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-br
在今天的博客中，我想和大家分享一个非常有价值的在线课程——‘Feature Engineering em Português Brasileiro’。这个课程主要关注如何通过特征工程改善机器学习模型的准确性，适合希望深入理解如何最佳使用数据特征的学习者。
课程概述：该课程介绍了Google的Vertex AI的特征存储功能，课程内容涵盖了特征的创建与处理，使用的工具包括BigQuery ML、Keras和TensorFlow。课程分为多个模块，每个模块都详细解释了特征工程的关键概念和技术。
让我们逐步来看一下课程的主要模块：
- 课程介绍：这个模块帮助你了解课程目标和结构。
- Vertex AI特征存储简介：学习如何使用Vertex AI的特征存储来优化你的模型。
- 从原始数据到特征：探讨如何利用领域知识将原始数据转化为有效特征，并理解什么特征是好的特征。
- 特征工程：对比机器学习和统计学，学习如何在BigQuery ML和Keras中进行特征工程。
- 预处理与特征创建：介绍如何使用Apache Beam和Dataflow进行数据预处理和特征工程。
- 特征交叉 – TensorFlow Playground：了解特征交叉在现代机器学习中的重要性。
- TensorFlow Transform简介：学习如何使用tf.Transform进行数据预处理，展示实例。
- 课程总结：对整个课程进行回顾与总结。
整个课程的内容非常全面，无论你是机器学习的初学者，还是希望深入研究特征工程的专业人士，这门课程都能为你提供实用的知识和技能。它不仅有理论知识，还有丰富的实践练习，帮助学习者在真实环境中应用所学。
总之，如果你想提升你的机器学习模型的性能，并且想要了解特征工程的最佳实践，我强烈推荐你参加这个课程。
快来Coursera上注册学习吧，开启你特征工程的探索之旅！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-br