Machine Learning with Docker

4.0
звезд
Оценки: 10
от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

Get started with Docker and understand how it helps Machine Learning

Build a custom Docker Image & Running a Docker Container

Train machine learning models during the Docker image build process

Serialize your models & Perform batch inference & online inference using Docker containers

Clock3 hours
BeginnerНачинающий
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

This guided-project introduces you to Machine learning with Docker. The tasks demonstrate how Docker is a useful tool for working with machine learning. By the end of this project, you will be able to implement Docker in your Machine learning workflows. Moreover, this split screen guided project will allow you to: - Learn Docker fundamentals & understand how it can compliment Machine Learning - Train machine learning models during the Docker - Serialize your models within the Image for easy retrieval - Perform batch inference using Docker containers - Understand online inference with a Real World example (Food Delivery App) - Implement a REST API using Docker and Flask RESTful.

Навыки, которые вы получите

Machine LearningLinuxDevopsDocker (Software)

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Learn to build a custom ML images from the Dockerfile

  2. Train machine learning models during the Docker image building process

  3. Learn to Serialize your Models within the Image for easy retrieval

  4. Perform batch inference using Docker Containers

  5. Implement a REST API using Docker and Flask RESTful and perform Online inference

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.