Acerca de este Curso

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Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Nivel avanzado

• Some knowledge of AI / deep learning • Intermediate Python skills • Experience with any deep learning framework (PyTorch, Keras, or TensorFlow)

Aprox. 10 horas para completar
Inglés (English)

Qué aprenderás

  • Identify the key components of the ML lifecycle and pipeline and compare the ML modeling iterative cycle with the ML product deployment cycle.

  • Understand how performance on a small set of disproportionately important examples may be more crucial than performance on the majority of examples.

  • Solve problems for structured, unstructured, small, and big data. Understand why label consistency is essential and how you can improve it.

Habilidades que obtendrás

  • Human-level Performance (HLP)
  • Concept Drift
  • Model baseline
  • Project Scoping and Design
  • ML Deployment Challenges
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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up97%(3,544 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

3 horas para completar

Week 1: Overview of the ML Lifecycle and Deployment

3 horas para completar
9 videos (Total 81 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
Semana
2

Semana 2

3 horas para completar

Week 2: Select and Train a Model

3 horas para completar
16 videos (Total 107 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios
Semana
3

Semana 3

4 horas para completar

Week 3: Data Definition and Baseline

4 horas para completar
16 videos (Total 128 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios

Reseñas

Principales reseñas sobre INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING IN PRODUCTION

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Acerca de Programa especializado: Machine Learning Engineering for Production (MLOps)

Machine Learning Engineering for Production (MLOps)

Preguntas Frecuentes

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