课程主页: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-jp
随着人工智能和机器学习的快速发展，特征工程作为建模过程中一个重要的环节，越来越受到关注。这门课程 ‘Feature Engineering 日本語版’ 正是为了满足这一需求而设立的。课堂内容涵盖了特征工程的基本概念，以及如何利用 Vertex AI Feature Store 和其他工具提升模型的准确性。
课程首先介绍了 Vertex AI Feature Store 的基本信息，随后深入探讨了如何从原始数据中提取有效特征。通过多个模块，学员能了解到好的特征和坏的特征之间的区别，以及如何将它们转化为模型所需的数据格式。
本课程包含一些实用的实验，使用 BigQuery ML 和 Keras 等现代工具进行特征工程。讲师不仅仅讲解理论，更多的是注重实践，让学员在课程中动手操作，提升自己的技能。特别是在后处理和特征生成的模块中，学员将学习如何使用 Apache Beam 和 Dataflow 等技术来增强他们的工作流程。通过这些模块的学习，参与者将会掌握如何创建和优化特征，以提高机器学习模型的有效性。
课程的最后，介绍了 TensorFlow Transform 的应用，这对于想要深入了解数据预处理的学员尤为重要。这种库可以帮助处理大规模数据，为复杂的模型提供必要的前期准备。
总的来说，这门课程对那些希望在数据科学和特征工程领域深入发展的学员来说，是一堂不可多得的宝贵课程。假如你对机器学习充满热情，并希望提升自己的技能，不妨加入这个课程！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-jp