Um ein Modell des maschinellen Lernens in die reale Welt zu bringen, bedarf es viel mehr als nur der Modellierung. In dieser Specialization lernen Sie, wie Sie verschiedene Einsatzszenarien durchlaufen und Daten effektiver nutzen können, um Ihr Modell zu trainieren.
Daten-Pipelines mit TensorFlow Datendiensten
Daten-Pipelines mit TensorFlow Datendiensten
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung TensorFlow: Daten und Einsatz
Dozent: Laurence Moroney
27.801 bereits angemeldet
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5
(525 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
Ca. 11 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
93%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
Was Sie lernen werden
Effiziente ETL-Aufgaben mit Tensorflow Data Services APIs durchführen
Konstruieren Sie Trainings-/Validierungs-/Testsplits beliebiger Datensätze - entweder benutzerdefiniert oder in der TensorFlow Hub Dataset Bibliothek vorhanden - mit Hilfe der Splits API
Nutzen Sie verschiedene Module und Funktionen der TFDS API, um Ihre Daten für Trainings-Pipelines vorzubereiten
Identifizieren Sie Engpässe in Ihren Eingabe-Pipelines und steigern Sie die Effizienz Ihrer Arbeitsabläufe durch Parallelisierung der Eingaben
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Extraktion, Transformation und Laden (ETL)
- Kategorie: Künstliches Neuronales Netzwerk
- Kategorie: TensorFlow-Datensätze
- Kategorie: Daten-Pipelines
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Bewertungen
5 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung TensorFlow: Daten und Einsatz
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Diese Woche werden Sie in der Lage sein, effiziente ETL-Aufgaben mit den Tensorflow Data Services APIs durchzuführen
Das ist alles enthalten
10 Videos6 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
In dieser Woche werden Sie Trainings-, Validierungs- und Test-Splits beliebiger Datensätze - entweder benutzerdefiniert oder in der TensorFlow Hub-Datenbibliothek vorhanden - mit Hilfe der Splits API erstellen
Das ist alles enthalten
7 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
Diese Woche werden Sie Ihr Wissen über Datenpipelines erweitern
Das ist alles enthalten
21 Videos6 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
Sie werden lernen, wie Sie Ihre Dateneingabe handhaben, um Engpässe, Wettlaufbedingungen und mehr zu vermeiden!
Das ist alles enthalten
22 Videos4 Lektüren2 Aufgaben1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
Dozent
Lehrkraftbewertungen
4.8 (50 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Softwareentwicklung interessieren
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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Bewertungen von Lernenden
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525 Bewertungen
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NP
5
Geprüft am 10. Mai 2020
AD
5
Geprüft am 2. Feb. 2020
RR
5
Geprüft am 7. Juli 2020
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
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Häufig gestellte Fragen
Änderungen in TensorFlow API: Seit der Einführung dieser Specialization Anfang 2020 hat es Änderungen an der TensorFlow API gegeben, die sich auf den Stoff in Woche 1 und 2 auswirken. Mit dieser Auffrischung können Sie auf aktualisierte Vorlesungen, Quizfragen und Aufgaben zugreifen.
Änderung des Schwierigkeitsgrads der Aufgaben: Auf der Grundlage wertvoller Rückmeldungen von Lernenden haben wir die Aufgaben der Woche 4 überarbeitet, um sicherzustellen, dass Sie die grundlegenden Prinzipien beherrschen und gut vorbereitet sind, um sie anzugehen.
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Einschreibung ab. Wenn Sie einen Kurs im Prüfungsmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung während oder nach Ihrer Prüfung erwerben. Wenn Sie die Prüfungsoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Prüfungsoption. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs bietet möglicherweise stattdessen die Option 'Vollständiger Kurs, kein Zertifikat'. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Specializations, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen.