DeepLearning.AI
Apprentissage automatique en production
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Apprentissage automatique en production

Andrew Ng

Instructeur : Andrew Ng

Enseignant de premier plan

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.8

(3,076 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Planning flexible
Env. 11 heures
Apprenez à votre propre rythme
98%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Identifier les composants clés du cycle de vie du projet ML, le pipeline et sélectionner les meilleurs modèles de déploiement et de surveillance pour différents scénarios de production.

  • Optimiser les performances et les mesures du modèle en donnant la priorité aux exemples d'une importance disproportionnée qui représentent des tranches clés d'un ensemble de données.

  • Résolvez les défis de production concernant les données structurées, non structurées, petites et Big data, en quoi la cohérence des étiquettes est essentielle et comment vous pouvez l'améliorer.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Concept Drift
  • Catégorie : Défis liés au déploiement du ML
  • Catégorie : Performances humaines (HLP)
  • Catégorie : Définition du champ d'application et conception du projet
  • Catégorie : Modèle de référence

Détails à connaître

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6 devoirs

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Il y a 3 modules dans ce cours

Cette semaine couvre une introduction rapide aux systèmes de production d'apprentissage automatique en mettant l'accent sur leurs exigences et leurs défis. Ensuite, la semaine se concentre sur le déploiement de systèmes de production et sur ce qui est nécessaire pour le faire de manière robuste tout en faisant face à des données en constante évolution.

Inclus

8 vidéos3 lectures2 devoirs1 élément d'application2 laboratoires non notés

Cette semaine est consacrée aux stratégies de modélisation et aux principaux défis posés par le développement de modèles. Elle couvre l'analyse des erreurs et les stratégies pour travailler avec différents types de données. Elle aborde également la manière de gérer le déséquilibre des classes et les ensembles de données fortement asymétriques.

Inclus

16 vidéos2 lectures2 devoirs1 laboratoire non noté

Cette semaine, il s'agit de travailler avec différents types de données et d'assurer la Cohérence des typographies pour les problèmes de classification. Cela conduit à établir une base de performance pour votre modèle et à discuter des stratégies pour l'améliorer en fonction de vos contraintes de temps et de ressources. Cette semaine comprend également le projet final.

Inclus

17 vidéos5 lectures2 devoirs2 laboratoires non notés

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.9 (994 évaluations)
Andrew Ng

Enseignant de premier plan

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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

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Révisé le 5 déc. 2021

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Révisé le 19 mai 2021

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Révisé le 4 juin 2021

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