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Production Machine Learning Systems - Français

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Production Machine Learning Systems - Français

Google Cloud Training

Instructeur : Google Cloud Training

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Comparer les apprentissages et les inférences statiques/dynamiques

  • Gérer les dépendances de modèles

  • Configurer un apprentissage distribué pour la tolérance aux pannes, la réplication, etc.

  • Exporter des modèles pour la portabilité

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Hybrid Cloud Computing
  • Catégorie : Mobile Development Tools
  • Catégorie : Performance Tuning
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Systems Architecture
  • Catégorie : Distributed Computing
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Scalability
  • Catégorie : Data Validation
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)

Détails à connaître

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Français

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 6 modules dans ce cours

Ce module fournit un aperçu des sujets abordés pendant le cours et explique comment utiliser Qwiklabs pour réaliser chaque atelier à l'aide de Google Cloud.

Inclus

2 vidéos

Ce module décrit les autres actions nécessaires qu'un système de ML de production doit accomplir et comment satisfaire ces exigences. Vous verrez quelles décisions de conception globales et majeures vous devez prendre au sujet de l'entraînement et de l'inférence du modèle, et quels choix effectuer pour obtenir le bon profil de performances pour votre modèle.

Inclus

10 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

Dans ce module, vous apprendrez à identifier en quoi un modèle dépend des données, à prendre des décisions de conception technique en tenant compte des coûts, à savoir quand effectuer un rollback des modèles vers une version antérieure, à déboguer les causes des comportements observés sur le modèle et à implémenter un pipeline immunisé contre un type de dépendance.

Inclus

14 vidéos1 lecture1 devoir3 éléments d'application

Dans ce module, vous identifierez les critères de performances des modèles de machine learning. Les modèles de ML ne sont pas tous identiques. Sur certains modèles, vous vous attacherez à améliorer les performances d'E/S. Sur d'autres, vous chercherez à accélérer la vitesse de calcul.

Inclus

14 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application

Prenez connaissance des outils et des systèmes disponibles et apprenez quand utiliser des modèles de machine learning hybrides.

Inclus

7 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

Liens PDF vers tous les modules

Inclus

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