Day 16　Feature Engineering (cont.) - iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題，拯救 IT 人的一天

第 11 屆 iThome 鐵人賽

DAY 16

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Google Developers Machine Learning

ML Study Jam Journey系列第 16 篇

Day 16　Feature Engineering (cont.)

11th鐵人賽

2019-09-30 23:56:33

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Preprocessing and feature creation

Scale - numeric features
Split - testual features
Resize - input images
Normalize - volume levle of input audio

Beam and Cloud Dataflow

Beam - a way to write elastic data processing pipelines
Pipeline is a directed graph of steps

Preprocessing with Cloud Dataprep

Cloud Datalab - BigQuery / Dataflow / TensorFlow
Cloud Dataprep - Design Recipe and apply generated Dataflow transformations

Day 15　Feature Engineering

Day 17　Feature Engineering (cont.)

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直播研討會

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參賽組數

1064 組

團體組數

40 組

累計文章數

22205 篇

完賽人數

600 人

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