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Production Machine Learning Systems - Español

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Production Machine Learning Systems - Español

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Comparación del entrenamiento y la inferencia estáticos y dinámicos

  • Administración de dependencias de modelo

  • Organización de un entrenamiento distribuido para tolerancia a errores, replicación y más

  • Exportación de modelos para la portabilidad

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Scalability
  • Kategorie: Systems Architecture
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Performance Tuning
  • Kategorie: Verification And Validation
  • Kategorie: Data Validation
  • Kategorie: Hybrid Cloud Computing
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Software Architecture

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Spanisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 6 Module

En este módulo, se verá un avance de los temas que se abordan en el curso y cómo usar Qwiklabs para completar cada uno de tus labs con Google Cloud.

Das ist alles enthalten

2 Videos

En este módulo, se explorará qué más necesita hacer un sistema de AA de producción y cómo satisfacer esas necesidades. Verás cómo tomar decisiones de diseño importantes y de alto nivel en torno al entrenamiento y la entrega del modelo para obtener el perfil de rendimiento correcto para tu modelo.

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

En este módulo, aprenderás a reconocer las formas en que el modelo depende de los datos, a tomar decisiones de ingeniería conscientes con el costo, a determinar cuándo revertir los modelos a versiones anteriores, a depurar las causas del comportamiento observado del modelo y a implementar una canalización que sea inmune a un tipo de dependencia.

Das ist alles enthalten

14 Videos1 Lektüre1 Aufgabe3 App-Elemente

En este módulo, identificarás las consideraciones de rendimiento para los modelos de aprendizaje automático. No todos los modelos de aprendizaje automático son idénticos. En el caso de ciertos modelos, el enfoque está en mejorar el rendimiento de E/S y, en el caso de otros, está en obtener una mayor velocidad de procesamiento.

Das ist alles enthalten

14 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente

Comprende las herramientas y los sistemas disponibles, y cuándo debes aprovechar los modelos híbridos de aprendizaje automático.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

Vínculos a los PDF de todos los módulos

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren

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Häufig gestellte Fragen