In the third course of Machine Learning Engineering for Production Specialization, you will build models for different serving environments; implement tools and techniques to effectively manage your modeling resources and best serve offline and online inference requests; and use analytics tools and performance metrics to address model fairness, explainability issues, and mitigate bottlenecks.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Machine Learning Engineering for Production (MLOps)
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Dates limites flexibles
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Certificat partageable
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Cours 3 sur 4 dans le
Niveau avancé
• Some knowledge of AI / deep learning
• Intermediate Python skills
• Experience with any deep learning framework (PyTorch, Keras, or TensorFlow)
Approx. 25 heures pour terminer
Anglais
Votre entreprise pourrait-elle bénéficier de la formation des employés à des compétences recherchées ?
Essayez Coursera pour les affairesCe que vous allez apprendre
Apply techniques to manage modeling resources and best serve batch and real-time inference requests.
Use analytics to address model fairness, explainability issues, and mitigate bottlenecks.
Compétences que vous acquerrez
- Explainable AI
- Fairness Indicators
- automl
- Model Performance Analysis
- Precomputing Predictions
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
6 heures pour terminer
Week 1: Neural Architecture Search
6 heures pour terminer
10 vidéos (Total 40 min), 4 lectures, 6 quiz
5 heures pour terminer
Week 2: Model Resource Management Techniques
5 heures pour terminer
13 vidéos (Total 91 min), 6 lectures, 3 quiz
5 heures pour terminer
Week 3: High-Performance Modeling
5 heures pour terminer
6 vidéos (Total 57 min), 4 lectures, 4 quiz
5 heures pour terminer
Week 4: Model Analysis
5 heures pour terminer
12 vidéos (Total 69 min), 8 lectures, 4 quiz
Avis
- 5 stars64,78 %
- 4 stars20,26 %
- 3 stars6,64 %
- 2 stars5,31 %
- 1 star2,99 %
Meilleurs avis pour MACHINE LEARNING MODELING PIPELINES IN PRODUCTION
par AK6 août 2021
Some of the topics were too advanced and instructor assumes that we know those basics. It felt rush through little bit and more of reading slides then explaining at many places
par JZ3 avr. 2022
Lots of hands-on exercises accompanying knowledge learned in this course 3, but could be difficult for someone without prior working knowledge on Google Cloud platform/services.
par NL20 sept. 2021
This course is helpful. Enrich my knowledge with data concepts, optimal high-performance model tools and model debugging.
par AP26 avr. 2022
It was really a wonderful and amazing course. I really learnt about what all goes in creating a successful ML project
À propos du Spécialisation Machine Learning Engineering for Production (MLOps)
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 ?
Quelle est la politique de remboursement ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.
