À 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.
Niveau avancé

• Some knowledge of AI / deep learning • Intermediate Python skills • Experience with any deep learning framework (PyTorch, Keras, or TensorFlow)

Approx. 10 heures pour terminer
Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • Identify the key components of the ML lifecycle and pipeline and compare the ML modeling iterative cycle with the ML product deployment cycle.

  • Understand how performance on a small set of disproportionately important examples may be more crucial than performance on the majority of examples.

  • Solve problems for structured, unstructured, small, and big data. Understand why label consistency is essential and how you can improve it.

Compétences que vous acquerrez

Human-level Performance (HLP)Concept DriftModel baselineProject Scoping and DesignML Deployment Challenges
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up97%(3,378 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

3 heures pour terminer

Week 1: Overview of the ML Lifecycle and Deployment

3 heures pour terminer
9 vidéos (Total 81 min), 3 lectures, 2 quiz
Semaine
2

Semaine 2

3 heures pour terminer

Week 2: Select and Train a Model

3 heures pour terminer
16 vidéos (Total 107 min), 1 lecture, 2 quiz
Semaine
3

Semaine 3

4 heures pour terminer

Week 3: Data Definition and Baseline

4 heures pour terminer
16 vidéos (Total 128 min), 3 lectures, 2 quiz

Avis

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