课程主页: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-br
在Coursera上，一门名为“Feature Engineering em Português Brasileiro”的课程吸引了我的注意。这是一门关于特征工程的课程，尤其是在使用Vertex AI的Feature Store时，课程详尽地介绍了如何提高机器学习模型的准确性，以及如何识别哪些数据列包含最有用的属性。课程内容结合了理论与实践，使用了BigQuery ML、Keras和TensorFlow等工具。
课程的概览部分引导我们了解如何处理从原始数据到有效特征的转变。第一模块介绍了课程目标，第二模块介绍了Vertex AI的Feature Store。在接下来的几个模块中，课程深入讲解了特征的类型、特征工程的实用技巧以及如何在具体工具（如BigQuery和Keras）中实施这些基本技能。
一大亮点是对特征交互的探讨。在传统的机器学习过程中，特征交互的重要性往往被忽视，而在现代机器学习中，这一技能变得越来越重要。课程通过TensorFlow Playground的示例，生动地展示了特征交互对模型性能的影响。
此外，课程中还介绍了TensorFlow Transform的使用，它是一个强大的数据预处理库，能够帮助学习者进行数据规范化、字符串转换及数据分桶等操作，从而提升模型的整体表现。最后，课程以总结模块收尾，帮助学员回顾所学内容。
总体而言，“Feature Engineering em Português Brasileiro”不仅为初学者提供了坚实的基础，也为有经验的开发者提供了先进的技能与工具使用知识，使他们能够更有效地进行机器学习项目。无论你是希望提升模型表现的新手，还是想要扩展技能集的专业人士，这门课程都值得参加。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-br