L'intégration d'un modèle d'apprentissage automatique dans le monde réel implique bien plus qu'une simple modélisation. Cette Specializations vous apprendra à naviguer dans divers scénarios de déploiement et à utiliser les données plus efficacement pour former votre modèle.
Pipelines de données avec les services de données TensorFlow
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Pipelines de données avec les services de données TensorFlow
Ce cours fait partie de Spécialisation "TensorFlow : données et déploiement"
Instructeur : Laurence Moroney
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Réalisez des tâches ETL efficaces en utilisant les APIs de Tensorflow Data Services
Construisez des splits de formation/validation/test de n'importe quel jeu de données - personnalisé ou présent dans la bibliothèque TensorFlow Hub Dataset - à l'aide de l'API Splits
Utilisez différents modules et fonctions de l'API TFDS pour préparer vos données pour les pipelines de formation
Identifiez les goulots d'étranglement dans vos pipelines d'entrée et augmentez l'efficacité de votre flux de travail en parallélisant les entrées
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Pipelines de données
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Extraire, transformer, charger
- Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Gestion des données
- Catégorie : Importation/exportation de données
- Catégorie : Transformation des données
- Catégorie : Optimisation des performances
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Partage des données
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Tensorflow
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
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- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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