MLOps 第二课上线啦!

2022 年 1 月 7 日 TensorFlow


出门冻手冻脚不如在 deeplearningai.net 上动动头脑。新的一年,让我们充盈起来!


生产系统中的机器学习工程 (MLOps) 专业课程》第二课——生产系统中的机器学习数据生命周期 (Machine Learning Data Lifecycle in Production) 已于 2022 年 1 月 1 日正式上线啦!



大家是否已经学完 MLOps 的第一课《介绍生产系统中的机器学习》了呢?


第二课《生产系统中的机器学习数据生命周期》内容更加丰富实用!您将通过收集、清理、验证数据集和评估数据质量来构建数据管道;使用 TensorFlow Extended 实现特征工程、转换和选择,并从数据中获得最大的预测能力;通过利用数据沿袭和来源元数据工具建立数据生命周期,并使用企业数据模式跟踪数据发展。


Robert Crowe


该课程由来自 Google 的 TensorFlow Extended (TFX) 倡导者 Robert Crowe 主讲。


主要内容有:

第一章:收集、标记和验证数据(学习时间约 7 小时)

第二章:特征工程、转换和选择(学习时间约 7 小时)

第三章:数据旅程和数据存储(学习时间约 5 小时)

第四章:高级数据标记方法,数据增强和预处理不同的数据类型(学习时间约 3 小时)


您还可以通过下方视频进一步了解本课内容。



想在 MLOps 的实践和应用方面更上一层楼吗?第二课不容错过!所有课程内容均可免费观看,欢迎大家登录 deeplearningai.net 进行学习。


推荐阅读


《生产系统中的机器学习工程 (MLOps) 专业课程》介绍


点击“阅读原文”访问 TensorFlow 官网



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