Bringing a machine learning model into the real world involves a lot more than just modeling. This Specialization will teach you how to navigate various deployment scenarios and use data more effectively to train your model.
제공자:
TensorFlow: Data and Deployment 특화 과정deeplearning.ai이 강좌에 대하여
최근 조회 172,102회
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 3번째 강좌:
중급 단계
We recommend taking Course 1 of the TensorFlow in Practice Specialization first, or have a basic familiarity with building models in TensorFlow
완료하는 데 약 16시간 필요
영어
자막: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 이탈리아어, 베트남어, 독일어, 러시아어, 영어, 스페인어
배울 내용
Perform efficient ETL tasks using Tensorflow Data Services APIs
Construct train/validation/test splits of any dataset - either custom or present in TensorFlow Hub Dataset library - using Splits API
Use different modules and functions of the TFDS API to prepare your data for training pipelines
Identify bottlenecks in your input pipelines and increase your workflow efficiency by input parallelization
귀하가 습득할 기술
- Artificial Neural Network
- Tensorflow
- Extraction, Transformation And Loading (ETL)
- Data Pipelines
- TensorFlow Datasets
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중급 단계
We recommend taking Course 1 of the TensorFlow in Practice Specialization first, or have a basic familiarity with building models in TensorFlow
완료하는 데 약 16시간 필요
영어
자막: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 이탈리아어, 베트남어, 독일어, 러시아어, 영어, 스페인어
제공자:
deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 5시간 필요
Data Pipelines with TensorFlow Data Services
This week, you will be able to perform efficient ETL tasks using Tensorflow Data Services APIs
완료하는 데 5시간 필요
10개 동영상 (총 21분), 4 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
완료하는 데 3시간 필요
Splits and Slices API for Datasets in TF
In this week, you will construct train/validation/test splits of any dataset - either custom or present in TensorFlow hub dataset library - using Splits API
완료하는 데 3시간 필요
7개 동영상 (총 26분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
완료하는 데 4시간 필요
Exporting Your Data into the Training Pipeline
This week you will extend your knowledge of data pipelines
완료하는 데 4시간 필요
21개 동영상 (총 44분), 5 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
완료하는 데 4시간 필요
Performance
You'll learn how to handle your data input to avoid bottlenecks, race conditions and more!
완료하는 데 4시간 필요
22개 동영상 (총 44분), 2 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
검토
- 5 stars64.30%
- 4 stars19.95%
- 3 stars8.86%
- 2 stars4.21%
- 1 star2.66%
DATA PIPELINES WITH TENSORFLOW DATA SERVICES의 최상위 리뷰
NP 제공2020년 5월 10일
Great Experience of Learning and finally came to know in more depth about Tensorflow and definitely I shall use it for future work.
MC 제공2020년 8월 26일
Would be a 5-start if the last assignment was a bit well thought out.
PC 제공2020년 4월 16일
I understand why most of the students are furious about, but content wise, it one of those extremely helpful and important courses in Coursera. Really loved it!
SB 제공2020년 5월 10일
I was really looking forward to learning efficient data pipelines and that is utterly what I learned here in this course. Best in its class.
TensorFlow: Data and Deployment 특화 과정 정보
Continue developing your skills in TensorFlow as you learn to navigate through a wide range of deployment scenarios and discover new ways to use data more effectively when training your machine learning models.
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
이 전문 분야를 구독하면 무엇을 이용할 수 있나요?
재정 지원을 받을 수 있나요?
Why was Course 3: Data Pipelines with TensorFlow Data Service updated in October 2020?
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