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Produktion Machine Learning Systeme

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6

(998 Bewertungen)

Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
Flexibler Zeitplan
Ca. 18 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
88%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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Was Sie lernen werden

  • Vergleich von statischem und dynamischem Training und Inferenz

  • Verwalten von Modellabhängigkeiten

  • Einrichten von verteilten Schulungen für Fehlertoleranz, Replikation und mehr

  • Exportmodelle für die Übertragbarkeit

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

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Bewertungen

4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.

Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

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In diesem Kurs gibt es 6 Module

In diesem Modul erhalten Sie eine Vorschau auf die im Kurs behandelten Themen und erfahren, wie Sie Qwiklabs verwenden, um die einzelnen Übungen mit Google Cloud durchzuführen.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren

In diesem Modul erfahren Sie, was ein ML-Produktionssystem sonst noch leisten muss und wie Sie diese Anforderungen erfüllen können. Sie sehen sich an, wie Sie wichtige Design-Entscheidungen in Bezug auf Training und Modelldienstleistung treffen müssen, um das richtige Leistungsprofil für Ihr Modell zu erhalten.

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie erkennen, auf welche Weise unser Modell von unseren Daten abhängig ist, wie Sie kostenbewusste technische Entscheidungen treffen, wie Sie wissen, wann Sie unsere Modelle auf frühere Versionen zurücksetzen müssen, wie Sie die Ursachen für beobachtetes Modellverhalten beheben und wie Sie eine Pipeline implementieren, die gegen eine bestimmte Art von Abhängigkeit immun ist.

Das ist alles enthalten

14 Videos1 Lektüre1 Aufgabe3 App-Elemente

In diesem Modul werden Sie Überlegungen zur Leistung von Modellen für maschinelles Lernen anstellen. Modelle für maschinelles Lernen sind nicht alle gleich. Bei einigen Modellen konzentrieren Sie sich auf die Verbesserung der E/A-Leistung, bei anderen auf die Steigerung der Rechengeschwindigkeit.

Das ist alles enthalten

14 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente

Verstehen Sie die verfügbaren Tools und Systeme und wann Sie hybride maschinelle Lernmodelle einsetzen sollten.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

Dieses Modul überprüft, was Sie in diesem Kurs gelernt haben.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.8 (78 Bewertungen)
Google Cloud Training
Google Cloud
1.734 Kurse2.972.845 Lernende

von

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Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren

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.“

Bewertungen von Lernenden

4.6

998 Bewertungen

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Zeigt 3 von 998 an

BA
5

Geprüft am 23. Sep. 2020

NN
5

Geprüft am 9. Mai 2020

JW
5

Geprüft am 4. Nov. 2018

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Häufig gestellte Fragen