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Systèmes d'apprentissage automatique de la production

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Systèmes d'apprentissage automatique de la production

Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

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La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Comparer l'entraînement et l'inférence statiques et dynamiques

  • Gestion des dépendances du modèle

  • Ensemble d'entraînement distribué pour la tolérance aux pannes, la réplication, etc

  • Modèles d'exportation pour la portabilité

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Optimisation du modèle
  • Catégorie : Conception des systèmes
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Optimisation des performances
  • Catégorie : Informatique distribuée
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Pipelines de données
  • Catégorie : Modèle de formation
  • Catégorie : Analyse de dépendance
  • Catégorie : L'informatique dématérialisée hybride
  • Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Déploiement du modèle
  • Catégorie : Tensorflow

Détails à connaître

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 6 modules dans ce cours

Ce module présente les sujets abordés dans le cours et explique comment utiliser Qwiklabs pour réaliser chacun de vos travaux pratiques à l'aide de Google Cloud.

Inclus

2 vidéos2 lectures

Ce module explore les autres besoins d'un système de production de ML et la manière d'y répondre. Vous examinerez comment prendre des décisions de conception importantes et de haut niveau concernant la formation et le service de modèle afin d'obtenir le profil de performance adéquat pour votre modèle.

Inclus

8 vidéos1 lecture1 devoir

Dans ce module, vous apprendrez à reconnaître les façons dont notre modèle dépend de nos données, à prendre des décisions d'ingénierie qui tiennent compte des coûts, à savoir quand ramener nos modèles à des versions antérieures, à déboguer les causes du comportement observé du modèle et à mettre en œuvre un pipeline qui est à l'abri d'un type de dépendance.

Inclus

14 vidéos1 lecture1 devoir3 éléments d'application1 plugin

Dans ce module, vous identifiez les considérations de performance pour les modèles d'apprentissage automatique. Les modèles d'apprentissage automatique ne sont pas tous identiques. Pour certains modèles, vous vous concentrez sur l'amélioration des performances d'E/S, et pour d'autres, vous vous concentrez sur l'augmentation de la vitesse de calcul.

Inclus

13 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

Comprendre les outils et les systèmes disponibles et savoir quand exploiter les modèles hybrides d'apprentissage automatique.

Inclus

7 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

Ce module passe en revue ce que vous avez appris dans ce cours.

Inclus

1 vidéo2 lectures

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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