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.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning Engineering for Production (MLOps)
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Über diesen Kurs
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Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
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
Untertitel: Englisch, Französisch
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
Flexible Fristen
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Zertifikat zur Vorlage
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100 % online
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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
Untertitel: Englisch, Französisch
von
deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
7 Stunden zum Abschließen
Week 1: Collecting, Labeling and Validating Data
This week covers a quick introduction to machine learning production systems. More concretely you will learn about leveraging the TensorFlow Extended (TFX) library to collect, label and validate data to make it production ready.
7 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 95 min), 3 Lektüren, 7 Quiz
7 Stunden zum Abschließen
Week 2: Feature Engineering, Transformation and Selection
Implement feature engineering, transformation, and selection with TensorFlow Extended by encoding structured and unstructured data types and addressing class imbalances
7 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 86 min), 1 Lektüre, 5 Quiz
5 Stunden zum Abschließen
Week 3: Data Journey and Data Storage
Understand the data journey over a production system’s lifecycle and leverage ML metadata and enterprise schemas to address quickly evolving data.
5 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 42 min), 1 Lektüre, 5 Quiz
4 Stunden zum Abschließen
Week 4 (Optional): Advanced Labeling, Augmentation and Data Preprocessing
Combine labeled and unlabeled data to improve ML model accuracy and augment data to diversify your training set.
4 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 31 min), 5 Lektüren, 4 Quiz
Bewertungen
- 5 stars61,78 %
- 4 stars20,91 %
- 3 stars9,50 %
- 2 stars5,13 %
- 1 star2,66 %
Top-Bewertungen von MACHINE LEARNING DATA LIFECYCLE IN PRODUCTION
von AW13. Okt. 2021
It is a very informative course. I learned a lot about data, metadata, schema and feature engineering, Also, Robert Crowe sir is a very good teacher.
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 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.
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.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.
