L'intégration d'un modèle d'apprentissage automatique dans le monde réel implique bien plus qu'une simple modélisation. Cette Specializations vous apprendra à naviguer dans divers scénarios de déploiement et à utiliser les données plus efficacement pour former votre modèle.
Pipelines de données avec les services de données TensorFlow
Pipelines de données avec les services de données TensorFlow
Ce cours fait partie de Spécialisation TensorFlow : données et déploiement
Instructeur : Laurence Moroney
28 020 déjà inscrits
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.5
(529 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 11 heures
Apprenez à votre propre rythme
93%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Ce que vous apprendrez
Réalisez des tâches ETL efficaces en utilisant les APIs de Tensorflow Data Services
Construisez des splits de formation/validation/test de n'importe quel jeu de données - personnalisé ou présent dans la bibliothèque TensorFlow Hub Dataset - à l'aide de l'API Splits
Utilisez différents modules et fonctions de l'API TFDS pour préparer vos données pour les pipelines de formation
Identifiez les goulots d'étranglement dans vos pipelines d'entrée et augmentez l'efficacité de votre flux de travail en parallélisant les entrées
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Extraction, transformation et chargement (ETL)
- Catégorie : Réseau de neurones artificiels
- Catégorie : Ensembles de données TensorFlow
- Catégorie : Pipelines de données
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation TensorFlow : données et déploiement
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 4 modules dans ce cours
Cette semaine, vous serez en mesure d'effectuer des tâches ETL efficaces en utilisant les APIs Tensorflow Data Services
Inclus
10 vidéos6 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Dans cette semaine, vous construirez des splits de formation/validation/test de n'importe quel jeu de données - qu'il soit personnalisé ou présent dans la bibliothèque de jeux de données du hub TensorFlow - à l'aide de l'API Splits
Inclus
7 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Cette semaine, vous approfondirez vos connaissances sur les pipelines de données
Inclus
21 vidéos6 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Vous apprendrez à gérer vos entrées de données pour éviter les goulets d'étranglement, les conditions de course et bien plus encore !
Inclus
22 vidéos4 lectures2 devoirs1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.8 (51 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Développement de logiciels
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.5
529 avis
- 5 stars
67,92 %
- 4 stars
18,11 %
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8,11 %
- 2 stars
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- 1 star
2,26 %
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SS
4
Révisé le 2 oct. 2020
Just what i needed. Would have gotten 5 starts, if they fix the last lab.
RR
5
Révisé le 7 juil. 2020
First 3 weeks are really nice but for me week 4 was a bit tough with very less explanation
AD
5
Révisé le 2 févr. 2020
Excellent course both for Data Scientists and Machine Learning Engineers!
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Foire Aux Questions
Changements dans l'API TensorFlow : Depuis que cette Specializations a été lancée début 2020, des changements ont été apportés à l'API TensorFlow, qui affectent le matériel des semaines 1 et 2. Avec cette mise à jour, vous pouvez accéder à des cours, des quiz et des devoirs mis à jour.
Modification du niveau de difficulté des devoirs : Sur la base des commentaires précieux des apprenants, nous avons révisé les devoirs de la semaine 4 afin de nous assurer que vous maîtrisez parfaitement les principes fondamentaux et que vous êtes bien préparé à les aborder.
L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :
Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.
Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la Specializations, et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez auditer le cours gratuitement.