O curso "Feature Engineering em Português Brasileiro" oferecido pela Google Cloud é uma jornada completa para entender e dominar a engenharia de atributos. Este curso explora a migração de dados brutos para atributos e executa a engenharia de atributos para otimizar modelos de machine learning. Com conteúdo teórico e prático abrangente, você aprenderá a usar o Feature Store da Vertex AI, pré-processar atributos usando Apache Beam e Cloud DataFlow, e aplicar tf.Transform. Aprenda como melhorar a acurácia dos seus modelos de machine learning e identificar quais colunas de dados contêm os atributos mais úteis.
Este curso é ideal para profissionais de machine learning, cientistas de dados e desenvolvedores que desejam aprimorar suas habilidades em engenharia de atributos e melhorar a eficácia de seus modelos de machine learning.
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O curso "Feature Engineering em Português Brasileiro" explora a migração de dados brutos para atributos, engenharia de atributos utilizando o BigQuery ML, Keras e TensorFlow, e técnicas avançadas para otimizar modelos de machine learning.
Este módulo fornece uma introdução abrangente ao curso e destaca a importância da engenharia de atributos em machine learning.
Este módulo explora o Feature Store da Vertex AI, abordando seus benefícios, terminologia, modelo de dados e como criar um Feature Store.
Neste módulo, você aprenderá como migrar de dados brutos para atributos, identificar atributos úteis e compreender a importância de atributos numéricos e exemplos suficientes.
Este módulo explora a diferença entre machine learning e estatísticas, técnicas de engenharia de atributos básica e avançada, além de oferecer oportunidades de laboratórios práticos.
Descubra como realizar o pré-processamento e a criação de atributos utilizando Apache Beam, Dataflow e outras ferramentas essenciais.
Explore os cruzamentos de atributos e aprenda a utilizar o TensorFlow Playground para criar classificadores eficazes.
Este módulo apresenta o TensorFlow Transform, abordando suas fases de análise e transformação, juntamente com a utilização do tf.transform.
Este módulo resume o curso, destacando os principais tópicos abordados e reforçando a importância da engenharia de atributos em machine learning.
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