Acerca de este Curso

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Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Laboratorios de Coursera
Nivel avanzado

• Some knowledge of AI / deep learning

• Intermediate Python skills

• Experience with any deep learning framework (PyTorch, Keras, or TensorFlow)

Aprox. 22 horas para completar
Inglés (English)

Qué aprenderás

  •  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.

Habilidades que obtendrás

  • ML Metadata
  • Convolutional Neural Network
  • TensorFlow Extended (TFX)
  • Data Validation
  • Data transformation
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Instructor

ofrecido por

Placeholder

deeplearning.ai

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up86%(2,994 calificaciones)
Semana
1
Semana 1
6 horas para completar

Week 1: Collecting, Labeling and Validating Data

6 horas para completar
12 videos (Total 95 minutos), 3 lecturas, 7 cuestionarios
Semana
2
Semana 2
7 horas para completar

Week 2: Feature Engineering, Transformation and Selection

7 horas para completar
12 videos (Total 86 minutos), 1 lectura, 5 cuestionarios
Semana
3
Semana 3
5 horas para completar

Week 3: Data Journey and Data Storage

5 horas para completar
8 videos (Total 42 minutos), 1 lectura, 5 cuestionarios
Semana
4
Semana 4
4 horas para completar

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

4 horas para completar
6 videos (Total 31 minutos), 5 lecturas, 4 cuestionarios

Reseñas

Principales reseñas sobre MACHINE LEARNING DATA LIFECYCLE IN PRODUCTION

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Acerca de Programa especializado: Machine Learning Engineering for Production (MLOps)

Machine Learning Engineering for Production (MLOps)

Preguntas Frecuentes

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