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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À propos de ce cours
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Dates limites flexibles
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Certificat partageable
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100 % en ligne
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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. 26 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais, Français
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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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
7 heures pour terminer
Week 1: Neural Architecture Search
Learn how to effectively search for the best model that will scale for various serving needs while constraining model complexity and hardware requirements.
7 heures pour terminer
10 vidéos (Total 40 min), 4 lectures, 6 quiz
5 heures pour terminer
Week 2: Model Resource Management Techniques
Learn how to optimize and manage the compute, storage, and I/O resources your model needs in production environments during its entire lifecycle.
5 heures pour terminer
13 vidéos (Total 91 min), 6 lectures, 3 quiz
5 heures pour terminer
Week 3: High-Performance Modeling
Implement distributed processing and parallelism techniques to make the most of your computational resources for training your models efficiently.
5 heures pour terminer
6 vidéos (Total 57 min), 4 lectures, 4 quiz
6 heures pour terminer
Week 4: Model Analysis
Use model performance analysis to debug and remediate your model and measure robustness, fairness, and stability.
6 heures pour terminer
12 vidéos (Total 69 min), 8 lectures, 5 quiz
Avis
- 5 stars66,91 %
- 4 stars19,85 %
- 3 stars6,25 %
- 2 stars4,41 %
- 1 star2,57 %
Meilleurs avis pour MACHINE LEARNING MODELING PIPELINES IN PRODUCTION
par RM13 sept. 2021
This is very helpful course to understand the life of model specially after its deployment.
par MB20 oct. 2021
I enjoyed this course a lot. It gave me a lot of ideas on how I can improve my models and make my workflow more efficient. Thank you.
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
par SM7 juin 2022
The assignments are just quizes, and no practical programming exercise
À propos du Spécialisation Machine Learning Engineering for Production (MLOps)
Understanding machine learning and deep learning concepts is essential, but if you’re looking to build an effective AI career, you need production engineering capabilities as well.
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 ?
Une aide financière est-elle possible ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.
