このコースについて

180,344 最近の表示
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21時間で修了
英語

学習内容

  •  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.

習得するスキル

ML MetadataConvolutional Neural NetworkTensorFlow Extended (TFX)Data ValidationData transformation
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21時間で修了
英語

提供:

Placeholder

deeplearning.ai

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up86%(1,342 件の評価)Info
1

1

6時間で修了

Week 1: Collecting, Labeling and Validating Data

6時間で修了
12件のビデオ (合計95分), 2 学習用教材, 6 個のテスト
2

2

7時間で修了

Week 2: Feature Engineering, Transformation and Selection

7時間で修了
12件のビデオ (合計86分), 1 学習用教材, 4 個のテスト
3

3

5時間で修了

Week 3: Data Journey and Data Storage

5時間で修了
8件のビデオ (合計42分), 1 学習用教材, 4 個のテスト
4

4

3時間で修了

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

3時間で修了
6件のビデオ (合計31分), 3 学習用教材, 3 個のテスト

レビュー

MACHINE LEARNING DATA LIFECYCLE IN PRODUCTION からの人気レビュー

すべてのレビューを見る

Machine Learning Engineering for Production (MLOps)専門講座について

Machine Learning Engineering for Production (MLOps)

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。