이 과정에서는 프로덕션 환경에서 고성능 ML 시스템을 빌드하기 위한 구성요소와 권장사항을 자세히 살펴봅니다. 정적 학습, 동적 학습, 정적 추론, 동적 추론, 분산 TensorFlow, TPU 등 고성능 ML 시스템 빌드와 관련된 일반적인 고려사항을 다룹니다. 이 과정에서는 정확한 예측 능력 외에도 양질의 ML 시스템을 만드는 특성을 탐구하는 데 중점을 둡니다.
프로덕션 머신러닝 시스템
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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
Ce que vous apprendrez
정적 학습 및 추론과 동적 학습 및 추론 비교
모델 종속 항목 관리
분산형 학습의 내결함성, 복제 등 설정
이식성을 위해 모델 내보내기
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Hybrid Cloud Computing
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Scalability
- Catégorie : Debugging
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Distributed Computing
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Systems Design
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : Tensorflow
Détails à connaître
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Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Coréen
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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