Über diesen Kurs

17.617 kürzliche Aufrufe
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“

Working knowledge of ML & Python, familiarity with Jupyter notebook & stat, completion of the Deep Learning & AWS Cloud Technical Essentials courses

Ca. 14 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • Store and manage machine learning features using a feature store

  • Debug, profile, tune and evaluate models while tracking data lineage and model artifacts

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • ML Pipelines and MLOps
  • Model Training and Deployment with BERT
  • Model Debugging and Evaluation
  • Feature engineering and feature store
  • Artifact and lineage tracking
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“

Working knowledge of ML & Python, familiarity with Jupyter notebook & stat, completion of the Deep Learning & AWS Cloud Technical Essentials courses

Ca. 14 Stunden zum Abschließen
Englisch

von

Placeholder

deeplearning.ai

Placeholder

Amazon Web Services

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

5 Stunden zum Abschließen

Week 1: Feature Engineering and Feature Store

5 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 40 min), 1 Lektüre, 4 Quiz
Woche
2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Week 2: Train, Debug, and Profile a Machine Learning Model

4 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 38 min), 1 Lektüre, 3 Quiz
Woche
3

Woche 3

5 Stunden zum Abschließen

Week 3: Deploy End-To-End Machine Learning pipelines

5 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 63 min), 3 Lektüren, 3 Quiz

Bewertungen

Top-Bewertungen von BUILD, TRAIN, AND DEPLOY ML PIPELINES USING BERT

Alle Bewertungen anzeigen

Über den Spezialisierung Practical Data Science

Practical Data Science

Häufig gestellte Fragen

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.