In the fourth course of Machine Learning Engineering for Production Specialization, you will learn how to deploy ML models and make them available to end-users. You will build scalable and reliable hardware infrastructure to deliver inference requests both in real-time and batch depending on the use case. You will also implement workflow automation and progressive delivery that complies with current MLOps practices to keep your production system running. Additionally, you will continuously monitor your system to detect model decay, remediate performance drops, and avoid system failures so it can continuously operate at all times.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Machine Learning Engineering for Production (MLOps)'
19 572 уже зарегистрированы
от партнера
Об этом курсе
Недавно просмотрено: 77 994
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 4 из 4 в программе
Продвинутый уровень
• Some knowledge of AI / deep learning
• Intermediate Python skills
• Experience with any deep learning framework (PyTorch, Keras, or TensorFlow)
Прибл. 31 час на выполнение
Английский
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаПриобретаемые навыки
- TensorFlow Serving
- Model Monitoring
- Model Registries
- Machine Learning Operations (MLOps)
- Generate Data Protection Regulation (GDPR)
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 4 из 4 в программе
Продвинутый уровень
• Some knowledge of AI / deep learning
• Intermediate Python skills
• Experience with any deep learning framework (PyTorch, Keras, or TensorFlow)
Прибл. 31 час на выполнение
Английский
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнеса
от партнера
Программа курса: что вы изучите
4 ч. на завершение
Week 1: Model Serving: Introduction
4 ч. на завершение
7 видео ((всего 34 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
10 ч. на завершение
Week 2: Model Serving: Patterns and Infrastructure
10 ч. на завершение
8 видео ((всего 44 мин.)), 8 материалов для самостоятельного изучения, 8 тестов
11 ч. на завершение
Week 3: Model Management and Delivery
11 ч. на завершение
9 видео ((всего 82 мин.)), 10 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
6 ч. на завершение
Week 4: Model Monitoring and Logging
6 ч. на завершение
13 видео ((всего 66 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
Рецензии
- 5 stars71,72 %
- 4 stars20,25 %
- 3 stars3,37 %
- 2 stars2,53 %
- 1 star2,10 %
Лучшие отзывы о курсе DEPLOYING MACHINE LEARNING MODELS IN PRODUCTION
от партнера TH18 дек. 2021 г.
Very insightful, with a good high-level explanation of challenges surrounding model usage and deployments in a production environment.
от партнера RF19 сент. 2022 г.
Great course with tons of meaningful information and excellent hands-on material. Also videos and lectures and well designed and very well explained
от партнера BH11 янв. 2022 г.
I was hoping for a final project that I can use in my portfolio because the course content is so much and not easy to digest
от партнера VL16 мая 2022 г.
It's intense, applied, concrete and to the point. A very good course.
Специализация Machine Learning Engineering for Production (MLOps): общие сведения
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Какие правила возврата средств?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
