Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning Engineering for Production (MLOps)

4.3
Sterne
599 Bewertungen

86 %

Robert Crowe

29.070 bereits angemeldet

von

Spezialisierung Machine Learning Engineering for Production (MLOps)deeplearning.ai

Über diesen Kurs

120.679 kürzliche Aufrufe

In the second course of Machine Learning Engineering for Production Specialization, you will build data pipelines by gathering, cleaning, and validating datasets and assessing data quality; implement feature engineering, transformation, and selection with TensorFlow Extended and get the most predictive power out of your data; and establish the data lifecycle by leveraging data lineage and provenance metadata tools and follow data evolution with enterprise data schemas.
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. Machine learning engineering for production combines the foundational concepts of machine learning with the functional expertise of modern software development and engineering roles to help you develop production-ready skills. 

Week 1: Collecting, Labeling, and Validating data
Week 2: Feature Engineering, Transformation, and Selection
Week 3: Data Journey and Data Storage
Week 4: Advanced Data Labeling Methods, Data Augmentation, and Preprocessing Different Data Types

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Zertifikat zur Vorlage

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100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Kurs 2 von 4 in

Spezialisierung Machine Learning Engineering for Production (MLOps)

Stufe „Fortgeschritten“

• Some knowledge of AI / deep learning

• Intermediate Python skills

• Experience with any deep learning framework (PyTorch, Keras, or TensorFlow)

Ca. 22 Stunden zum Abschließen

Englisch

Was Sie lernen werden

Identify responsible data collection for building a fair ML production system.
Implement feature engineering, transformation, and selection with TensorFlow Extended
Understand the data journey over a production system’s lifecycle and leverage ML metadata and enterprise schemas to address quickly evolving data.

Kompetenzen, die Sie erwerben

ML Metadata
Convolutional Neural Network
TensorFlow Extended (TFX)
Data Validation
Data transformation

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Spezialisierung Machine Learning Engineering for Production (MLOps)

Stufe „Fortgeschritten“

• Some knowledge of AI / deep learning

• Intermediate Python skills

• Experience with any deep learning framework (PyTorch, Keras, or TensorFlow)

Ca. 22 Stunden zum Abschließen

Englisch

Dozent

Dozentenbewertung

4,14/5 (175 Bewertungen)

Robert Crowe

Instructor

TensorFlow Developer Engineer, Google

36.345 Lernende

3 Kurse

von

deeplearning.ai

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung86%(3,142 Bewertungen)

Woche

Woche 1

6 Stunden zum Abschließen

Week 1: Collecting, Labeling and Validating Data

6 Stunden zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 95 min), 3 Lektüren, 7 Quiz

12 Videos

Specialization overview6m

Course Overview2m

Overview11m

ML Pipelines6m

Importance of Data8m

Example Application: Suggesting Runs8m

Responsible Data: Security, Privacy & Fairness11m

Case Study: Degraded Model Performance9m

Data and Concept Change in Production ML5m

Process Feedback and Human Labeling11m

Detecting Data Issues7m

TensorFlow Data Validation6m

3 Lektüren

Week 1 Optional References3m

(Optional)Downloading your Notebook and Refreshing your Workspace

Partial Grading for Assignments2m

4 praktische Übungen

Intro to MLEP12m

Data Collection15m

Data Labeling5m

Issues in Training Data10m

Woche

Woche 2

7 Stunden zum Abschließen

Week 2: Feature Engineering, Transformation and Selection

7 Stunden zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 86 min), 1 Lektüre, 5 Quiz

12 Videos

Introduction to Preprocessing5m

Preprocessing Operations6m

Feature Engineering Techniques10m

Feature Crosses3m

Preprocessing Data at Scale12m

TensorFlow Transform14m

Hello World with tf.Transform7m

Feature Spaces5m

Feature Selection4m

Filter Methods6m

Wrapper Methods5m

Embedded Methods5m

1 Lektüre

Week 2 Optional References3m

3 praktische Übungen

Feature Engineering and Preprocessing15m

Feature Transformation15m

Feature Selection8m

Woche

Woche 3

5 Stunden zum Abschließen

Week 3: Data Journey and Data Storage

5 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 42 min), 1 Lektüre, 5 Quiz

Woche

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Week 4 (Optional): Advanced Labeling, Augmentation and Data Preprocessing

4 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 31 min), 5 Lektüren, 4 Quiz

Bewertungen

4.3

114 Bewertungen

5 stars
60,23 %
4 stars
21,63 %
3 stars
9,81 %
2 stars
4,99 %
1 star
3,32 %

Top-Bewertungen von MACHINE LEARNING DATA LIFECYCLE IN PRODUCTION

von SC2. Juli 2021

Interesting material. There are quite a lot of typos and many code snippets are directly from the tfx manual pages however the instructions provided and logic of the course is clear.

von SS12. Okt. 2021

The course is exciting. Lab and exercises are informative, but the answer to the quizzes are a little ambiguous.

von WR26. Juli 2021

It's a new course so sometimes there are mistakes in the translations or there is something off in the assignment's grading, but the content is great. :)

von BP28. Mai 2021

excellent course. Nice to see how we can detect data drift and skew drift

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Über den Spezialisierung 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.

Effectively deploying machine learning models requires competencies more commonly found in technical fields such as software engineering and DevOps. Machine learning engineering for production combines the foundational concepts of machine learning with the functional expertise of modern software development and engineering roles. The Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization covers how to conceptualize, build, and maintain integrated systems that continuously operate in production. In striking contrast with standard machine learning modeling, production systems need to handle relentless evolving data. Moreover, the production system must run non-stop at the minimum cost while producing the maximum performance. In this Specialization, you will learn how to use well-established tools and methodologies for doing all of this effectively and efficiently. In this Specialization, you will become familiar with the capabilities, challenges, and consequences of machine learning engineering in production. By the end, you will be ready to employ your new production-ready skills to participate in the development of leading-edge AI technology to solve real-world problems.

Machine Learning Engineering for Production (MLOps)

Häufig gestellte Fragen

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