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Production Machine Learning Systems - Português Brasileiro

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Production Machine Learning Systems - Português Brasileiro

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
Es dauert 16 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Zertifikat erwerben
Mit kostenpflichtigen Plänen
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Was Sie lernen werden

  • Comparar as opções estática e dinâmica para treinamento e inferência

  • Gerenciar dependências de modelos

  • Ajustar treinamento distribuído para tolerância a falhas, replicação e outros

  • Exportar modelos para portabilidade

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Scalability
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Software Architecture
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Cloud Computing Architecture
  • Kategorie: Distributed Computing
  • Kategorie: Systems Architecture
  • Kategorie: Data Validation
  • Kategorie: Performance Tuning
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Google Cloud Platform

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Portugiesisch (Brasilien)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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In diesem Kurs gibt es 6 Module

Neste módulo, mostramos os temas que serão abordados no curso e ensinamos a usar o Qwiklabs para fazer todos os laboratórios no Google Cloud.

Das ist alles enthalten

2 Videos

Neste módulo, você vai entender o que um sistema de ML de produção precisa fazer e como atender a essas necessidades. Você também vai aprender a tomar decisões de design importantes e de alto nível relacionadas a treinamentos e disponibilização de modelos para conseguir o perfil de desempenho certo para seu modelo.

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

Neste módulo, você vai aprender a reconhecer as formas como o modelo fica dependente dos dados, tomar decisões de engenharia com foco nos custos, saber quando reverter os modelos para versões anteriores, depurar as causas do comportamento de um modelo observado e implementar um pipeline que seja imune a um tipo de dependência.

Das ist alles enthalten

14 Videos1 Lektüre1 Aufgabe3 App-Elemente

Neste módulo, você vai identificar as considerações sobre desempenho para modelos de machine learning. Os modelos de machine learning não são todos iguais. Em alguns modelos, o foco é melhorar o desempenho de E/S. Em outros, o objetivo é otimizar a velocidade de computação.

Das ist alles enthalten

14 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente

Entender as ferramentas e os sistemas disponíveis e quando usar modelos híbridos de machine learning.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

Links dos PDFs de todos os módulos

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren

Dozent

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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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Häufig gestellte Fragen