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deeplearning.ai による Introduction to Machine Learning in Production の受講者のレビューおよびフィードバック

4.8
2,158件の評価

コースについて

In the first course of Machine Learning Engineering for Production Specialization, you will identify the various components and design an ML production system end-to-end: project scoping, data needs, modeling strategies, and deployment constraints and requirements; and learn how to establish a model baseline, address concept drift, and prototype the process for developing, deploying, and continuously improving a productionized ML application. Understanding machine learning and deep learning concepts is essential, but if you’re looking to build an effective AI career, you need production engineering capabilities as well. Machine learning engineering for production combines the foundational concepts of machine learning with the functional expertise of modern software development and engineering roles to help you develop production-ready skills. Week 1: Overview of the ML Lifecycle and Deployment Week 2: Selecting and Training a Model Week 3: Data Definition and Baseline...

人気のレビュー

RG

2021年6月4日

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

TF

2021年8月14日

Excellent course, as always. Very well explain for both Data Sicientist, Software engineer and Manager (with some basics undertsanding of ML). One of these courses that Data Sientist should follow.

フィルター:

Introduction to Machine Learning in Production: 26 - 50 / 387 レビュー

by Deepak K

2021年5月14日

by Enrique C

2022年1月4日

by yukongliang

2021年10月3日

by Ravi A

2022年1月11日

by Matthew A

2021年12月8日

by Tigran M

2021年8月20日

by Wenjuan C

2021年9月20日

by Ohanu M i

2022年11月11日

by Suneha K S

2021年9月26日

by dodo r

2022年4月13日

by Stefano B

2022年7月3日

by Brad D

2021年12月15日

by Maxime L T

2022年8月16日

by prom l

2022年1月30日

by Panagiotis S

2022年1月25日

by Nadezhda A

2022年9月21日

by Muhammad A

2021年7月22日

by Jaime A D

2022年1月4日

by Eagle S

2022年2月3日

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2022年1月10日

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2022年11月23日

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2022年1月24日

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2021年6月16日

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2022年10月24日

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2021年12月30日