이 과정에서는 프로덕션 환경에서 고성능 ML 시스템을 빌드하기 위한 구성요소와 권장사항을 자세히 살펴봅니다. 정적 학습, 동적 학습, 정적 추론, 동적 추론, 분산 TensorFlow, TPU 등 고성능 ML 시스템 빌드와 관련된 일반적인 고려사항을 다룹니다. 이 과정에서는 정확한 예측 능력 외에도 양질의 ML 시스템을 만드는 특성을 탐구하는 데 중점을 둡니다.
프로덕션 머신러닝 시스템
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Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
정적 학습 및 추론과 동적 학습 및 추론 비교
모델 종속 항목 관리
분산형 학습의 내결함성, 복제 등 설정
이식성을 위해 모델 내보내기
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Hybrid Cloud Computing
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Debugging
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Systems Design
- Kategorie: Distributed Computing
- Kategorie: Scalability
- Kategorie: Data Validation
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Performance Tuning
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Model Deployment
- Kategorie: Tensorflow
Wichtige Details
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Koreanisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 7 Module
Dozent
von
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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