このコースについて

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柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
上級レベル

• Some knowledge of AI / deep learning • Intermediate Python skills • Experience with any deep learning framework (PyTorch, Keras, or TensorFlow)

約10時間で修了
英語

学習内容

  • Identify the key components of the ML lifecycle and pipeline and compare the ML modeling iterative cycle with the ML product deployment cycle.

  • Understand how performance on a small set of disproportionately important examples may be more crucial than performance on the majority of examples.

  • Solve problems for structured, unstructured, small, and big data. Understand why label consistency is essential and how you can improve it.

習得するスキル

  • Human-level Performance (HLP)
  • Concept Drift
  • Model baseline
  • Project Scoping and Design
  • ML Deployment Challenges
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
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• Some knowledge of AI / deep learning • Intermediate Python skills • Experience with any deep learning framework (PyTorch, Keras, or TensorFlow)

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deeplearning.ai

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up97%(3,544 件の評価)Info
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3時間で修了

Week 1: Overview of the ML Lifecycle and Deployment

3時間で修了
9件のビデオ (合計81分), 3 学習用教材, 3 個のテスト
2

2

3時間で修了

Week 2: Select and Train a Model

3時間で修了
16件のビデオ (合計107分), 1 学習用教材, 3 個のテスト
3

3

4時間で修了

Week 3: Data Definition and Baseline

4時間で修了
16件のビデオ (合計128分), 3 学習用教材, 3 個のテスト

レビュー

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