课程主页: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-jp
大家好！今天我想与大家分享一门非常有用的 Coursera 课程——“Feature Engineering 日本語版”。这门课程专注于机器学习模型中的特征工程，特别是如何利用 Vertex AI Feature Store 来提升机器学习模型的准确性。
### 课程概述
在这门课程中，您将学习到许多关于特征工程的重要内容，例如如何识别优秀和劣质的特征，以及如何对这些特征进行预处理和转换，以便在模型中最大限度地发挥其效用。此外，它还包括关于使用 BigQuery ML、Keras 和 TensorFlow 的实践内容和实验。
### 课程大纲
1. **课程简介**
在这一模块中，您将了解课程的目标和整体概述。
2. **Vertex AI Feature Store 的概述**
介绍 Vertex AI Feature Store 的基本概念。
3. **从原始数据到特征的转换**
特征工程是机器学习项目中最耗时和困难的阶段。您将学习哪些特征是优秀的，以及如何在 ML 模型中有效表达它们。
4. **特征工程**
探讨机器学习与统计学之间的区别，并学习如何在 BigQuery ML 和 Keras 中实施特征工程，还包括一些高级特征工程的练习。
5. **预处理与特征创建**
深入了解 Apache Beam 和 Dataflow，帮助您构建和执行预处理以及特征工程。
6. **特征交叉 – TensorFlow Playground**
探索在现代机器学习方法中，特征交叉如何变得至关重要。
7. **TensorFlow Transform 的概述**
学习如何使用 TensorFlow Transform 进行数据预处理，并查看 tf.Transform 的多种用例。
### 推荐理由
我特别推荐这门课程给希望深入了解机器学习模型特征工程的朋友们。通过实际操作和案例研究，您将能够掌握如何提取和创建有效特征，以提升机器学习的表现。这不仅有助于理论知识的学习，更能提升实际操作能力。
如果你对机器学习或者数据科学感兴趣，不妨去看看这门课程，绝对值得！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-jp