思考の道具箱 ─ データと創造のフレームワーク集

カテゴリー: ローコード機械学習ソリューションの構築

【Google認定MLエンジニア】特徴選択と特徴量エンジニアリング(Feature Selection and Engineering)ガイド

2025年4月17日

ローコード機械学習ソリューションの構築

Apache Beam, BigQueryML, Dataflow, Feature Store, FeatureCrosses, FeatureHashing, FeatureImportance, GCP資格対策, GoogleCloudML試験, GoogleCloud認定, Lasso回帰, MLエンジニア試験対策, OneHotEncoding, PCA, ProfessionalMachineLearningEngineer, SQL特徴量生成, VertexAI, データ前処理, モデル精度向上, 機械学習, 機械学習前処理, 次元削減, 特徴選択, 特徴量エンジニアリング
【Google認定MLエンジニア】BigQuery MLによる実践的なモデル構築・評価・運用ガイド

2025年4月6日

ローコード機械学習ソリューションの構築

AutoMLではないML, BigQueryML, CloudRun, Google Cloud認定Professional Machine Learning Engineer, MLOps, SQL機械学習, VertexAI, バイアス対策, フェアネスAI, モデル評価, リトレーニング戦略, 推薦システム, 特徴量エンジニアリング, 自動再学習, 責任あるAI