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

Working knowledge of ML & Python, familiarity with Jupyter notebook & stat, completion of the Deep Learning & AWS Cloud Technical Essentials courses

Aprox. 11 horas para completar
Inglés (English)

Qué aprenderás

  • Store and manage machine learning features using a feature store

  • Debug, profile, tune and evaluate models while tracking data lineage and model artifacts

Habilidades que obtendrás

  • ML Pipelines and MLOps
  • Model Training and Deployment with BERT
  • Model Debugging and Evaluation
  • Feature engineering and feature store
  • Artifact and lineage tracking
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Aprox. 11 horas para completar
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ofrecido por

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
Semana 1
3 horas para completar

Week 1: Feature Engineering and Feature Store

3 horas para completar
11 videos (Total 40 minutos), 2 lecturas, 4 cuestionarios
Semana
2
Semana 2
3 horas para completar

Week 2: Train, Debug, and Profile a Machine Learning Model

3 horas para completar
8 videos (Total 38 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios
Semana
3
Semana 3
4 horas para completar

Week 3: Deploy End-To-End Machine Learning pipelines

4 horas para completar
8 videos (Total 63 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios

Reseñas

Principales reseñas sobre BUILD, TRAIN, AND DEPLOY ML PIPELINES USING BERT

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Acerca de Programa especializado: Practical Data Science on the AWS Cloud

Practical Data Science on the AWS Cloud

Preguntas Frecuentes

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