- Managing Machine Learning Production Systems
- Deployment Pipelines
- Model Pipelines
- Data Pipelines
- Machine Learning Engineering for Production
- Human-level Performance (HLP)
- Concept Drift
- Model baseline
- Project Scoping and Design
- ML Deployment Challenges
- ML Metadata
- Convolutional Neural Network
Spécialisation Machine Learning Engineering for Production (MLOps)
Become a Machine Learning expert. Productionize your machine learning knowledge and expand your production engineering capabilities.
Offert par

Ce que vous allez apprendre
Design an ML production system end-to-end: project scoping, data needs, modeling strategies, and deployment requirements.
Establish a model baseline, address concept drift, and prototype how to develop, deploy, and continuously improve a productionized ML application.
Build data pipelines by gathering, cleaning, and validating datasets. Establish data lifecycle by using data lineage and provenance metadata tools.
Apply best practices and progressive delivery techniques to maintain and monitor a continuously operating production system.
Compétences que vous acquerrez
À propos de ce Spécialisation
Projet d'apprentissage appliqué
By the end, you'll be ready to
• Design an ML production system end-to-end: project scoping, data needs, modeling strategies, and deployment requirements
• Establish a model baseline, address concept drift, and prototype how to develop, deploy, and continuously improve a productionized ML application
• Build data pipelines by gathering, cleaning, and validating datasets
• Implement feature engineering, transformation, and selection with TensorFlow Extended
• Establish data lifecycle by leveraging data lineage and provenance metadata tools and follow data evolution with enterprise data schemas
• Apply techniques to manage modeling resources and best serve offline/online inference requests
• Use analytics to address model fairness, explainability issues, and mitigate bottlenecks
• Deliver deployment pipelines for model serving that require different infrastructures
• Apply best practices and progressive delivery techniques to maintain a continuously operating production system
Votre entreprise pourrait-elle bénéficier de la formation des employés à des compétences recherchées ?
Essayez Coursera pour les affairesVotre entreprise pourrait-elle bénéficier de la formation des employés à des compétences recherchées ?
Essayez Coursera pour les affairesComment fonctionne la Spécialisation
Suivez les cours
Une Spécialisation Coursera est une série de cours axés sur la maîtrise d'une compétence. Pour commencer, inscrivez-vous directement à la Spécialisation ou passez en revue ses cours et choisissez celui par lequel vous souhaitez commencer. Lorsque vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Il est possible de terminer seulement un cours : vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment. Rendez-vous sur votre tableau de bord d'étudiant pour suivre vos inscriptions aux cours et vos progrès.
Projet pratique
Chaque Spécialisation inclut un projet pratique. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour terminer la Spécialisation et obtenir votre Certificat. Si la Spécialisation inclut un cours dédié au projet pratique, vous devrez terminer tous les autres cours avant de pouvoir le commencer.
Obtenir un Certificat
Lorsque vous aurez terminé tous les cours et le projet pratique, vous obtiendrez un Certificat que vous pourrez partager avec des employeurs éventuels et votre réseau professionnel.

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Foire Aux Questions
Quelle est la politique de remboursement ?
Puis-je m'inscrire à un seul cours ?
Une aide financière est-elle possible ?
Puis-je suivre le cours gratuitement ?
Ce cours est-il vraiment accessible en ligne à 100 % ? Dois-je assister à certaines activités en personne ?
What is machine learning engineering for production? Why is it relevant?
What is the Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization about?
What will I be able to do after completing the Machine Learning Engineering in Production (MLOps) Specialization?
What background knowledge is necessary for the Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization?
Who is the Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization for?
How long does it take to complete the Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization?
Who is the Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization by?
Is this a standalone course or a Specialization?
Do I need to take the courses in a specific order?
Can I apply for financial aid?
Can I audit the Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization?
How do I get a receipt to get this reimbursed by my employer?
I want to purchase this Specialization for my employees. How can I do that?
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.