이 강좌에 대하여

최근 조회 47,764

학습자 경력 결과

12%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

18%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

14%

가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 1개 강좌 중 1번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 18시간 필요
영어

학습자 경력 결과

12%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

18%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

14%

가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 1개 강좌 중 1번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 18시간 필요
영어

강사

제공자:

Placeholder

Google 클라우드

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up88%(1,877개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 5분 필요

Introduction to Course

완료하는 데 5분 필요
2개 동영상 (총 5분)
2개의 동영상
Getting Started with Google Cloud and Qwiklabs3m
완료하는 데 5시간 필요

Raw Data to Features

완료하는 데 5시간 필요
11개 동영상 (총 36분), 1 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트
11개의 동영상
Raw Data to Features2m
Good vs Bad Features2m
Features Known at Prediction-time3m
Features should be Numeric27
Features Should Have Enough Examples1m
Bringing Human Insight27
Representing Features8m
ML vs Statistics3m
Lab Intro: Basic Feature Engineering in BQML33
Lab Intro: Basic Feature Engineering in Keras30
1개의 읽기 자료
Resources10m
4개 연습문제
Raw Data to Features and Good vs Bad Features30m
Prediction time, Numeric, Enough Examples, Human sight30m
Representing Features questions30m
Feature Engineering30m
2

2

완료하는 데 5시간 필요

Preprocessing and feature creation

완료하는 데 5시간 필요
9개 동영상 (총 45분), 1 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
9개의 동영상
Lab Intro: Simple Dataflow Pipeline19
Lab Solution: Simple Dataflow Pipeline6m
Data Pipelines that Scale5m
Lab Intro: MapReduce in Dataflow33
Lab Solution: MapReduce in Dataflow3m
Preprocessing with Cloud Dataprep6m
Lab Intro: Computing Time-Windowed Features in Cloud Data10m
Lab Solution: Computing Time-Windowed Features in Cloud Dataprep36
1개의 읽기 자료
Resources10m
2개 연습문제
Apache Beam and Cloud Dataflow30m
Preprocessing with Cloud Dataprep30m
3

3

완료하는 데 5시간 필요

Feature Crosses

완료하는 데 5시간 필요
18개 동영상 (총 64분), 1 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
18개의 동영상
What is a Feature Cross5m
Discretization1m
Memorization vs. Generalization4m
Taxi colors4m
Lab Intro: Feature Crosses to create a good classifier26
Lab Solution: Feature Crosses to create a good classifier6m
Sparsity + Quiz5m
Lab Intro: Too Much of a Good Thing31
Lab Solution: Too Much of a Good Thing7m
Implementing Feature Crosses5m
Embedding Feature Crosses9m
Feature Creation in TensorFlow2m
Feature Creation in DataFlow2m
Lab Intro: Improve ML Model with Feature Engineering42
Lab Solution: ML Fairness Debrief3m
Lab Intro: Advanced Feature Engineering in BQML51
Lab Intro: Advanced Feature Engineering in Keras29
1개의 읽기 자료
Resources10m
2개 연습문제
Feature crosses30m
Module Quiz30m
4

4

완료하는 데 2시간 필요

TensorFlow Transform

완료하는 데 2시간 필요
6개 동영상 (총 22분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
6개의 동영상
TensorFlow Transform8m
Analyze phase3m
Transform phase4m
Supporting serving3m
Lab Intro: Exploring tf.transform1m
1개의 읽기 자료
Resources10m
1개 연습문제
tf.transform30m
완료하는 데 1시간 필요

Summary

완료하는 데 1시간 필요
1개 동영상 (총 7분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
1개의 동영상
2개의 읽기 자료
Resources - Readings Compiled as PDF10m
All Quiz Questions as a PDF10m
1개 연습문제
Course Quiz30m

검토

기능 공학의 최상위 리뷰

모든 리뷰 보기

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform 특화 과정 정보

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

자주 묻는 질문

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.