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이 강좌에 대하여

최근 조회 23,106
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:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
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 11시간 필요
영어

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 NetworkTensorflowExtraction, Transformation And Loading (ETL)Data PipelinesTensorFlow Datasets
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완료하는 데 약 11시간 필요
영어

제공자:

Placeholder

deeplearning.ai

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 3시간 필요

Data Pipelines with TensorFlow Data Services

완료하는 데 3시간 필요
10개 동영상 (총 21분), 4 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
10개의 동영상
Introduction1m
Popular Datasets2m
Data Pipelines58
Extract, Transform and Load3m
Versioning Datasets2m
Looking at the Notebook1m
Using TFDS in Keras to Train Fashion MNIST 3m
Horses or Humans in TFDS2m
Week 1 Wrap Up49
4개의 읽기 자료
Downloading the Coding Examples and Exercises10m
Try Out the Notebook Yourself10m
Try the Horses or Human Notebook10m
Grader Note10m
1개 연습문제
Week 1 Quiz30m
2

2

완료하는 데 2시간 필요

Splits and Slices API for Datasets in TF

완료하는 데 2시간 필요
7개 동영상 (총 26분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
7개의 동영상
Introduction to Splits API5m
Splits API Notebook Walkthrough5m
File Structure in TensorFlow Datasets1m
Feature Descriptors4m
TFRecord Colab Walkthrough5m
Week 2 Wrap Up1m
3개의 읽기 자료
Splits API Colab10m
TFRecord Colab 10m
Grader Note10m
1개 연습문제
Week 230m
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Exporting Your Data into the Training Pipeline

완료하는 데 3시간 필요
21개 동영상 (총 44분), 5 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
21개의 동영상
Introduction22
Input Data1m
Basic Mechanics2m
Numeric and Bucketized Columns2m
Vocabulary and Hashed Columns, Feature Crossing2m
Embedding Columns2m
Introduction24
Notebook Walkthrough4m
Introduction19
Numpy, Pandas and Images2m
CSV3m
Text and TFRecord1m
Generators1m
Introduction17
Notebook walkthrough4m
Introduction1m
Using Numpy and Pandas2m
Image Data1m
CSV Data4m
Text Data2m
5개의 읽기 자료
Link to the Notebook10m
Link to the CNN Course10m
Link to the Notebook10m
CSV Colab10m
Link to the Course 10m
1개 연습문제
Week 3 Quiz30m
4

4

완료하는 데 3시간 필요

Performance

완료하는 데 3시간 필요
22개 동영상 (총 44분), 2 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
22개의 동영상
Introduction36
ETL2m
What Happens When You Train a Model2m
Introduction25
Caching58
Parallelism APIs2m
Autotuning2m
Parallelizing Data Extraction2m
Best Practices for Code Improvements3m
A Few Words by Laurence34
A conversation with Andrew Ng1m
Introduction44
How to Start Using a Dataset2m
Implementation4m
File Access and Possible Problems in Data3m
Publishing the Dataset3m
Introduction18
Going Through the Colab- Part 12m
Going Through the Colab - Part 22m
Closing Words14
A conversation with Andrew Ng1m
2개의 읽기 자료
URLs10m
Link to the Colab10m
2개 연습문제
Week 4 Quiz
Publishing your Dataset Quiz

검토

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