吴恩达那场十万人观察的讲座,如今有了专项课程

如果你看过那个一小时的演讲,而且觉得意犹未尽,这门课程可能适合你。

前段时间,吴恩达教师的一场讲座吸引了大量开发者的关注。这次讲座不再是机械进修基础知识相关内容,而是面向开发者,教大家如何布置机械进修模型。近年来,MLOps 成为了 AI 开发领域的热门观念。吴恩达教师的这场讲座就围绕这一热门话题展开。吴教师认为,随着机械进修扩展到更多的行业,且变得越来越复杂,开发者创建算法所需的结构和流程必须适应新的环境和案例。所以,在这 1 小时的演讲中,他分享了他认为「下一代机械进修实践者所必要的基本技能」。这场讲座在 Youtube 上线 19 分钟就有 1.3 万的观察量,如今观察量更是接近 10 万。吴恩达那场十万人观察的讲座,如今有了专项课程不过,一个小时的演讲总让人意犹未尽,吴教师有没有想过开一个零碎课程呢?好消息来得就是这么突然:刚刚,吴教师在推特上宣布,他们的「MLOps」专项课程已经在 Coursera 上正式上线!吴恩达那场十万人观察的讲座,如今有了专项课程这门课程主要介绍如何观念化、建立和维护在消费中持续运行的集成零碎。与标准的机械进修模型不同,消费零碎必要处理不断变化的数据。此外,它还必须以最低的成本、最高的性能不间断运行。因此,这门课程的重点是介绍如何用成熟的工具和方法有效地完成所有这些工作。课程概况这套专项课程共包含 4 门课程:

消费中的机械进修简介

消费中的机械进修数据生命周期

消费中的机械进修建模 pipeline

在消费中布置机械进修模型

每节课的具体内容参见课程主页:吴恩达那场十万人观察的讲座,如今有了专项课程课程主页:https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-engineering-for-production-mlops在学完这套课程后,你将 get 到以下知识点:

设计一个端到端的 ML 消费零碎:项目范围、数据需求、建模策略和布置需求;

创建一个模型基线,解决观念漂移,制作开发、布置以及不断改进消费环境 ML 利用的原型;

通过收集、清洗和验证数据集来建立数据 pipeline;

利用 TensorFlow Extended 实现特征工程、变换和选择;

利用数据沿袭(data lineage)和数据溯源(data provenance)元数据工具来建立数据生命周期,并遵循企业数据模式的数据演变;

利用技术来管理建模资源,以最好的方式服务 offline/online 推理请求;

利用分析方法解决模型的公平性、可解释性问题,同时缓解瓶颈;

为必要不同基础设施的模型服务提供布置 pipeline;

利用最佳实践和渐进式交付技术,以保持消费零碎的持续运行。

当然,在进修该课程之前,你必要掌握一些基础知识和技能,比如深度进修、Python 语言以及 PyTorch、Keras 或 TensorFlow 等框架的利用方法。吴恩达那场十万人观察的讲座,如今有了专项课程讲师阵容除了大家熟悉的吴恩达之外,本课程还有两位讲师:google的数据科学家 Robert Crowe 和google大脑的 Laurence Moroney。吴恩达那场十万人观察的讲座,如今有了专项课程Robert Crowe 是google TensorFlow 的 Developer Advocate,是 TensorFlow Extended 团队的一员。他热衷于帮助开发人员快速了解提高消费力所需的知识。在入职google之前,Robert 领导着大型和小型公司的软件工程团队,始终致力于提供清晰、优雅的解决方案来满足明确的需求。Laurence Moroney 是google的 AI Lead,致力于利用 TensorFlow 来开发并建立人工智能相关的利用。他发表了很多编程书籍,现在在视频培训领域与 deeplearning.ai 和 Coursera 展开合作。此外,Laurence 还是美国科幻作家协会成员,创作了一些科幻小说、剧本和漫画书,包括克里斯蒂安 · 贝尔主演电影《撕裂的末日》(Equilibrium)的前传。如果你对这门课程感兴趣,现在就可以去 Coursera 注册听课。为了向国内开发者传播 MLOps 的观念,机械之心此前经授权,将文章开头所述的热门讲座搬到了机械之心知识站,感兴趣的小伙伴可以点击这里观察。

原创文章,作者:机器之心,如若转载,请注明出处:https://www.iaiol.com/news/wu-en-da-na-chang-shi-wan-ren-guan-cha-de-jiang-zuo-ru-jin/

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