课程主页: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-jp
在机器学习的旅途中，特征工程往往是一个至关重要但又容易被忽视的环节。今天，我想和大家分享一个值得推荐的在线课程——《Feature Engineering 日本語版》。这个课程不仅深入浅出，而且内容详实，非常适合希望在机器学习领域提升自己技能的学生和从业者。
课程概况：
该课程通过Vertex AI Feature Store来讲解如何提升机器学习模型的精度，帮助我们学习提取最有效特征的数据列。课程内容涵盖良好特征和不良特征的识别，以及如何对其进行预处理和转换，从而在模型中发挥最大的作用。此外，还包括使用BigQuery ML、Keras和TensorFlow等工具的特征工程内容和实验。
课程大纲：
- 介绍：课程目标的概述，帮助学员了解学习的方向和目标。
- Vertex AI Feature Store 的概述：学习Vertex AI Feature Store的基本知识，为后续深入研究打下基础。
- 从原始数据到特征的转换：本模块将讨论优秀特征的标准，以及如何在机器学习模型中有效地表达这些特征。
- 特征工程：默认学习机器学习与统计学的不同，并了解如何在BigQuery ML和Keras中进行特征工程的实际应用。
- 预处理与特征构建：深入学习Apache Beam及其相关技术Dataflow，以帮助构建和执行特征工程。
- 特征交叉 – TensorFlow Playground：探讨特征交叉在现代机器学习中的重要性和应用场景。
- TensorFlow Transform 的概述：了解 tf.Transform 库的使用，以高效地进行数据预处理。
通过这个课程，你不仅能够系统地掌握特征工程的基本知识，还有机会通过实际实验来巩固所学的理论。在人工智能快速发展的今天，掌握特征工程无疑会让你的机器学习项目更加成功。
总之，《Feature Engineering 日本語版》是一个极具价值的课程，强烈推荐给希望提升机器学习技能的朋友们。如果你也希望在数据科学的路上走得更远，这个课程值得加入你的学习计划中！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-jp