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.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung TensorFlow: Data and Deployment
Data Pipelines with TensorFlow Data Services
von
Über diesen Kurs
44,402 kürzliche Aufrufe
Was Sie lernen werden
Leverage built-in datasets with just a few lines of code
Use APIs to control how you split your data
Process all types of unstructured data
Kompetenzen, die Sie erwerben
TensorflowMachine Learning
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 3 von 4 in
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
We recommend taking Course 1 of the TensorFlow in Practice Specialization first, or have a basic familiarity with building models in TensorFlow
Ca. 13 Stunden zum Abschließen
Empfohlen: 4 weeks of study, 4-5 hours/week
Englisch
Untertitel: Englisch
von
deeplearning.ai
deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
5 Stunden zum Abschließen
Data Pipelines with TensorFlow Data Services
You'll learn about the types of data that you would normally come across when doing machine learning.
5 Stunden zum Abschließen
14 Videos (Gesamt 27 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
14 Videos
Introduction1m
Popular datasets2m
Data pipelines58
Extract, transform, load3m
Versioning datasets2m
Looking at the notebook1m
Introduction43
Legacy API and Subsplits5m
Splits API (S3)2m
Introduction22
Legacy API in code1m
Splits API (S3) in code1m
Week 1 wrap up43
2 Lektüren
Downloading the Coding Examples and Exercises10m
Try out the notebook yourself10m
1 praktische Übung
Week 1 Quiz
6 Stunden zum Abschließen
Exporting your data into the training pipeline
This week you’re going to start looking at the code for using the data with input pipelines!
6 Stunden zum Abschließen
21 Videos (Gesamt 44 min), 5 Lektüren, 2 Quiz
21 Videos
Introduction22
Input data1m
Basic mechanics2m
Numeric and bucketized columns2m
Vocabulary and hashed columns, feature crossing2m
Embedding columns2m
Introduction24
Notebook walkthrough4m
Introduction19
Numpy, Pandas and Images2m
CSV3m
Text and TFRecord1m
Generators1m
Introduction17
Notebook walkthrough4m
Introduction1m
Numpy and Pandas2m
Images1m
CSV4m
Text2m
5 Lektüren
Link to the notebook10m
Link to the CNN course10m
Link to the notebook10m
CSV: colab10m
Link to the tokenization10m
1 praktische Übung
Week 2 Quiz
4 Stunden zum Abschließen
Performance
How you load your data into your model can have a huge impact on how efficiently the model trains. You'll learn how to handle your data input to avoid bottlenecks, race conditions and more!
4 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 20 min)
11 Videos
Introduction36
ETL2m
What happens when you train a model2m
Introduction25
Caching58
Parallelism APIs2m
Autotuning2m
Parallelizing data extraction2m
Best practices for code improvements3m
A few words by Laurence34
1 praktische Übung
Week 3 Quiz
5 Stunden zum Abschließen
Publishing your datasets
This week let’s learn about how you can share your data with the world in a way that’s easy for others to consume!
5 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 24 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
11 Videos
Introduction44
How to start using a dataset2m
Implementation4m
File access and possible problems in data3m
Publishing the dataset3m
Introduction18
Going through the colab (1)2m
Going through the colab (2)2m
Closing words14
A conversation with Andrew Ng1m
2 Lektüren
URLs10m
Link to the colab10m
1 praktische Übung
Week 4 Quiz
Bewertungen
Top-Bewertungen von DATA PIPELINES WITH TENSORFLOW DATA SERVICES
von GLMar 2, 2020
Laurence cares deeply about the students. Not only about what they learn, but that they actually enjoy and learn it. What a fantastic teacher.
von ADFeb 2, 2020
Excellent course both for Data Scientists and Machine Learning Engineers!
Über den Spezialisierung 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.
In this four-course Specialization, you’ll learn how to get your machine learning models into the hands of real people on all kinds of devices. Start by understanding how to train and run machine learning models in browsers and in mobile applications. Learn how to leverage built-in datasets with just a few lines of code, learn about data pipelines with TensorFlow data services, use APIs to control data splitting, process all types of unstructured data and retrain deployed models with user data while maintaining data privacy. Apply your knowledge in various deployment scenarios and get introduced to TensorFlow Serving, TensorFlow, Hub, TensorBoard, and more.
Industries all around the world are adopting Artificial Intelligence. This Specialization from Laurence Moroney and Andrew Ng will help you develop and deploy machine learning models across any device or platform faster and more accurately than ever.
This Specialization builds upon skills learned in the TensorFlow in Practice Specialization. We recommend learners complete that Specialization prior to enrolling in TensorFlow: Data and Deployment.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
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