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
28 496 déjà inscrits
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
536 avis
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
1 semaine à 10 heures une semaine
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 : Performance Tuning
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Data Sharing
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Data Management
- Catégorie : Transfer Learning
- Catégorie : Data Import/Export
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Extract, Transform, Load
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Tensorflow
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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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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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
- 5 stars
68,34 %
- 4 stars
17,87 %
- 3 stars
8 %
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3,53 %
- 1 star
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GS
Révisé le 2 févr. 2021
Great explanation, however I believe in Week3 there are some broken links . . .heart.csv
SS
Révisé le 2 oct. 2020
Just what i needed. Would have gotten 5 starts, if they fix the last lab.
RR
Révisé le 7 juil. 2020
First 3 weeks are really nice but for me week 4 was a bit tough with very less explanation
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