이 강좌에 대하여

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유동적 마감일
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공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 3개 강좌 중 2번째 강좌:
고급 단계

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

완료하는 데 약 11시간 필요
영어

배울 내용

  • Store and manage machine learning features using a feature store

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

귀하가 습득할 기술

ML Pipelines and MLOpsModel Training and Deployment with BERTModel Debugging and EvaluationFeature engineering and feature storeArtifact and lineage tracking
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영어

제공자:

Placeholder

deeplearning.ai

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Amazon Web Services

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 4시간 필요

Week 1: Feature Engineering and Feature Store

완료하는 데 4시간 필요
11개 동영상 (총 40분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
2

2

완료하는 데 3시간 필요

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

완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 38분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
3

3

완료하는 데 4시간 필요

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

완료하는 데 4시간 필요
8개 동영상 (총 63분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트

검토

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