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Production Machine Learning Systems

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6

(994 Bewertungen)

Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
Flexibler Zeitplan
Ca. 18 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
88%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Ca. 18 Stunden
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Was Sie lernen werden

  • Compare static versus dynamic training and inference

  • Manage model dependencies

  • Set up distributed training for fault tolerance, replication, and more

  • Export models for portability

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

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Bewertungen

4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
  • 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
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Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.

Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

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In diesem Kurs gibt es 6 Module

This module previews the topics covered in the course and how to use Qwiklabs to complete each of your labs using Google Cloud.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren

This module explores what else a production ML system needs to do and how to meet those needs. You review how to make important, high-level, design decisions around training and model serving need to make in order to get the right performance profile for your model.

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

In this module, you learn how to recognize the ways that our model is dependent on our data, make cost-conscious engineering decisions, know when to roll back our models to earlier versions, debug the causes of observed model behavior and implement a pipeline that is immune to one type of dependency.

Das ist alles enthalten

14 Videos1 Lektüre1 Aufgabe3 App-Elemente

In this module, you identify performance considerations for machine learning models. Machine learning models are not all identical. For some models, you focus on improving I/O performance, and on others, you focus on squeezing out more computational speed.

Das ist alles enthalten

14 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente

Understand the tools and systems available and when to leverage hybrid machine learning models.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

This module reviews what you learned in this course.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.8 (76 Bewertungen)
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Empfohlen, wenn Sie sich für Machine Learning 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.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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994 Bewertungen

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BA
5

Geprüft am 22. Sep. 2020

JW
5

Geprüft am 3. Nov. 2018

NN
5

Geprüft am 8. Mai 2020

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Häufig gestellte Fragen