Dies ist eine Übung zum Selbststudium, die in der Google Cloud-Konsole stattfindet. In dieser Übung lernen Sie, wie Sie Ihre eigenen Pipelines für maschinelles Lernen mit TensorFlow Extended (TFX) und Apache Airflow als Orchestrator erstellen.
Orchestrierung einer TFX-Pipeline mit Airflow
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Bauen Sie mit detaillierten Anweisungen gefragte Jobkompetenzen auf.
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
90 Minuten
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Was Sie lernen werden
Sie lernen, wie man eine ML-Pipeline mit TFX erstellt
Sie werden einem typischen ML-Entwicklungsprozess folgen
Ingesting, Verstehen und Bereinigen von Daten, Feature Engineering, Training, Analysieren der Modellleistung, Spülen, Wiederholen und Bereit für die Produktion
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Cloud Computing
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Google Cloud-Plattform
- Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Modell-Einsatz
- Kategorie: Apache Airflow
- Kategorie: Tensorflow
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
Über dieses Projekt
Dozent
von
Was Sie beim Lernen erwartet
Praktisches, projektbasiertes Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen, indem Sie berufsbezogene Aufgaben anhand von detaillierten Anweisungen lösen.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einer Cloud-Umgebung auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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