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
您将学到什么
确定 ML 项目生命周期、管道的关键组成部分，并针对不同的生产场景选择最佳的部署和监控模式。
通过优先处理代表数据集关键片段的不成比例的重要示例，优化模型性能和指标。
解决有关结构化数据、非结构化数据、小数据和 Big Data 的生产难题，标签 Consistency 如何至关重要，以及如何改进标签 Consistency。
您将获得的技能
您将学习的工具
要了解的详细信息
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作业
6 项作业
授课语言：英语（English）
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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.
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Chaitanya A.
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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
I really enjoy participating in a great class like Andrew's class. It's full of useful and applicable points that I encounter during a real prj. Thanks for sharing this asset with us :))
PK
已于 Jan 8, 2023审阅
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