Об этом курсе

Недавно просмотрено: 34,514
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 3 из 4 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень

We recommend taking Course 1 of the TensorFlow in Practice Specialization first, or have a basic familiarity with building models in TensorFlow

Прибл. 11 часов на выполнение
Английский

Чему вы научитесь

  • Perform efficient ETL tasks using Tensorflow Data Services APIs

  • Construct train/validation/test splits of any dataset - either custom or present in TensorFlow Hub Dataset library - using Splits API

  • Use different modules and functions of the TFDS API to prepare your data for training pipelines

  • Identify bottlenecks in your input pipelines and increase your workflow efficiency by input parallelization

Приобретаемые навыки

Artificial Neural NetworkTensorflowExtraction, Transformation And Loading (ETL)Data PipelinesTensorFlow Datasets
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 3 из 4 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень

We recommend taking Course 1 of the TensorFlow in Practice Specialization first, or have a basic familiarity with building models in TensorFlow

Прибл. 11 часов на выполнение
Английский

Преподаватели

от партнера

Placeholder

deeplearning.ai

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

3 ч. на завершение

Data Pipelines with TensorFlow Data Services

3 ч. на завершение
10 видео ((всего 21 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
10 видео
Introduction1мин
Popular Datasets2мин
Data Pipelines58
Extract, Transform and Load3мин
Versioning Datasets2мин
Looking at the Notebook1мин
Using TFDS in Keras to Train Fashion MNIST 3мин
Horses or Humans in TFDS2мин
Week 1 Wrap Up49
4 материала для самостоятельного изучения
Downloading the Coding Examples and Exercises10мин
Try Out the Notebook Yourself10мин
Try the Horses or Human Notebook10мин
Grader Note10мин
1 практическое упражнение
Week 1 Quiz30мин
Неделя
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Splits and Slices API for Datasets in TF

2 ч. на завершение
7 видео ((всего 26 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
7 видео
Introduction to Splits API5мин
Splits API Notebook Walkthrough5мин
File Structure in TensorFlow Datasets1мин
Feature Descriptors4мин
TFRecord Colab Walkthrough5мин
Week 2 Wrap Up1мин
3 материала для самостоятельного изучения
Splits API Colab10мин
TFRecord Colab 10мин
Grader Note10мин
1 практическое упражнение
Week 230мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Exporting Your Data into the Training Pipeline

3 ч. на завершение
21 видео ((всего 44 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
21 видео
Introduction22
Input Data1мин
Basic Mechanics2мин
Numeric and Bucketized Columns2мин
Vocabulary and Hashed Columns, Feature Crossing2мин
Embedding Columns2мин
Introduction24
Notebook Walkthrough4мин
Introduction19
Numpy, Pandas and Images2мин
CSV3мин
Text and TFRecord1мин
Generators1мин
Introduction17
Notebook walkthrough4мин
Introduction1мин
Using Numpy and Pandas2мин
Image Data1мин
CSV Data4мин
Text Data2мин
5 материалов для самостоятельного изучения
Link to the Notebook10мин
Link to the CNN Course10мин
Link to the Notebook10мин
CSV Colab10мин
Link to the Course 10мин
1 практическое упражнение
Week 3 Quiz30мин
Неделя
4

Неделя 4

3 ч. на завершение

Performance

3 ч. на завершение
22 видео ((всего 44 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
22 видео
Introduction36
ETL2мин
What Happens When You Train a Model2мин
Introduction25
Caching58
Parallelism APIs2мин
Autotuning2мин
Parallelizing Data Extraction2мин
Best Practices for Code Improvements3мин
A Few Words by Laurence34
A conversation with Andrew Ng1мин
Introduction44
How to Start Using a Dataset2мин
Implementation4мин
File Access and Possible Problems in Data3мин
Publishing the Dataset3мин
Introduction18
Going Through the Colab- Part 12мин
Going Through the Colab - Part 22мин
Closing Words14
A conversation with Andrew Ng1мин
2 материала для самостоятельного изучения
URLs10мин
Link to the Colab10мин
2 практических упражнения
Week 4 Quiz
Publishing your Dataset Quiz

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе DATA PIPELINES WITH TENSORFLOW DATA SERVICES

Посмотреть все отзывы

Специализация TensorFlow: Data and Deployment: общие сведения

TensorFlow: Data and Deployment

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.