在本 "生产中的 Machine Learning "课程中，您将建立端到端设计生产型 ML 系统的直觉：项目范围、数据需求、建模策略以及部署模式和技术。您将学习应对生产中常见挑战的策略，如建立模型基线、解决概念漂移和执行错误分析。您将掌握开发、部署和持续改进生产型 ML 应用程序的框架。 了解机器学习和 Deep Learning 的概念至关重要，但如果您想建立有效的 AI 职业生涯，您还需要有准备部署项目的经验。面向生产的机器学习工程将机器学习的基础概念与现代软件开发所需的技能和最佳实践相结合，以便在真实环境中成功部署和维护 ML 系统。 第 1 周：第 2 周：ML 生命周期和部署概述建模挑战和策略 第 3 周：数据定义和基线数据定义和基线
生产中的 Machine Learning
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
该课程共有3个模块
本周将快速介绍机器学习生产系统，重点关注其需求和挑战。接下来，本周的重点是部署生产系统，以及在面对不断变化的数据时，如何稳健地部署生产系统。
涵盖的内容
8个视频3篇阅读材料2个作业1个应用程序项目2个非评分实验室
本周的主题是模型策略和模型开发中的关键挑战。它包括误差分析和处理不同数据类型的策略。本周还将讨论如何应对类不平衡和高度倾斜的数据集。
涵盖的内容
16个视频2篇阅读材料2个作业1个非评分实验室
本周的主要内容是处理不同的数据类型，并确保分类问题的标签一致性。这将为您的模型建立性能基线，并讨论在时间和资源有限的情况下改进模型的策略。本周还包括最终的端到端项目。
涵盖的内容
17个视频5篇阅读材料2个作业2个非评分实验室
位教师
授课教师评分
(1,074个评价)
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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RG
已于 Jun 4, 2021审阅
really a great course. It'll really change your way of thinking ML in production use and will help you better understand how can you leverage the power of ML in a way that I'll really create a value
SK
已于 Jan 7, 2023审阅
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EG
已于 May 19, 2021审阅
Excellent course, as always! Many thanks! Great combination of theory + notebooks with practical examples.Everything is perfectly structured. I will recommend this course to everyone!
