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

4.4
Sterne
429 Bewertungen

Robert Crowe

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von

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

Über diesen Kurs

136.633 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

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

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

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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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

Untertitel: Englisch, Französisch

Dozent

Dozentenbewertung

4,21/5 (136 Bewertungen)

Robert Crowe

Instructor

TensorFlow Developer Engineer, Google

26.558 Lernende

3 Kurse

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

Inhaltsbewertung85%(2,309 Bewertungen)

Woche

Woche 1

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

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

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

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

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

Woche

Woche 4

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

4.4

77 Bewertungen

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Top-Bewertungen von MACHINE LEARNING DATA LIFECYCLE IN PRODUCTION

von CW14. Aug. 2021

useful insights, but tfx implementation might be invasive towards exisiting mlops pipelines

von ZE23. Dez. 2021

It is really good course, the detail explanation of Data LifeCycle in TFX!

von SC20. Juli 2021

Best course for the professionals looking to upgrade there ML skills at production level! Thanks to the brilliant and wonderful course instructor.

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.

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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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Machine Learning Data Lifecycle in Production