Bringing a machine learning model into the real world involves a lot more than just modeling. This Specialization will teach you how to navigate various deployment scenarios and use data more effectively to train your model.
Ce cours fait partie de la Spécialisation TensorFlow: Data and Deployment
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Spécialisation TensorFlow: Data and Deploymentdeeplearning.aiÀ propos de ce cours
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Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 3 sur 4 dans le
Niveau intermédiaire
We recommend taking Course 1 of the TensorFlow in Practice Specialization first, or have a basic familiarity with building models in TensorFlow
Approx. 16 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Italien, Vietnamien, Allemand, Russe, Anglais, Espagnol
Ce que vous allez apprendre
Perform efficient ETL tasks using Tensorflow Data Services APIs
Construct train/validation/test splits of any dataset - either custom or present in TensorFlow Hub Dataset library - using Splits API
Use different modules and functions of the TFDS API to prepare your data for training pipelines
Identify bottlenecks in your input pipelines and increase your workflow efficiency by input parallelization
Compétences que vous acquerrez
- Artificial Neural Network
- Tensorflow
- Extraction, Transformation And Loading (ETL)
- Data Pipelines
- TensorFlow Datasets
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Niveau intermédiaire
We recommend taking Course 1 of the TensorFlow in Practice Specialization first, or have a basic familiarity with building models in TensorFlow
Approx. 16 heures pour terminer
Anglais
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Offert par
deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
5 heures pour terminer
Data Pipelines with TensorFlow Data Services
This week, you will be able to perform efficient ETL tasks using Tensorflow Data Services APIs
5 heures pour terminer
10 vidéos (Total 21 min), 4 lectures, 4 quiz
3 heures pour terminer
Splits and Slices API for Datasets in TF
In this week, you will construct train/validation/test splits of any dataset - either custom or present in TensorFlow hub dataset library - using Splits API
3 heures pour terminer
7 vidéos (Total 26 min), 3 lectures, 3 quiz
4 heures pour terminer
Exporting Your Data into the Training Pipeline
This week you will extend your knowledge of data pipelines
4 heures pour terminer
21 vidéos (Total 44 min), 5 lectures, 3 quiz
4 heures pour terminer
Performance
You'll learn how to handle your data input to avoid bottlenecks, race conditions and more!
4 heures pour terminer
22 vidéos (Total 44 min), 2 lectures, 4 quiz
Avis
- 5 stars64,64 %
- 4 stars19,73 %
- 3 stars8,89 %
- 2 stars4,12 %
- 1 star2,60 %
Meilleurs avis pour DATA PIPELINES WITH TENSORFLOW DATA SERVICES
par FF24 avr. 2022
This course many for challengging in code but, before it, i learn it in my college. So, i do this assignment.
par NP10 mai 2020
Great Experience of Learning and finally came to know in more depth about Tensorflow and definitely I shall use it for future work.
par MC17 avr. 2020
Thorough course on Data Services API. Challenging but worthwhile final assignment.
par YO16 mai 2020
Debugging exercises due to errors in indentation sounded stupid in the first place. But the joy of finally getting a "yes" in the assignment auto-grader beats them all.
À propos du Spécialisation TensorFlow: Data and Deployment
Continue developing your skills in TensorFlow as you learn to navigate through a wide range of deployment scenarios and discover new ways to use data more effectively when training your machine learning models.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Une aide financière est-elle possible ?
Why was Course 3: Data Pipelines with TensorFlow Data Service updated in October 2020?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.
