Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-pipelines-tensorflow
Сегодня я хочу поделиться своими впечатлениями о курсе ‘Data Pipelines with TensorFlow Data Services’ на платформе Coursera. Это третий курс в специальности, посвященной внедрению моделей машинного обучения в реальный мир. Я был приятно surprised, узнав, насколько важно не только моделирование, но и умение эффективно обрабатывать и использовать данные.
Курс охватывает множество тем, которые помогут вам освоить процессы ETL (извлечение, преобразование, загрузка) с использованием API TensorFlow Data Services. Это отличный способ углубиться в эффективную обработку различных наборов данных и создания собственных векторов признаков с помощью TensorFlow Hub.
Во время обучения вы сможете:
- Выполнять упрощенные задачи ETL, используя API TensorFlow Data Services.
- Загружать разные наборы данных и настраивать векторы признаков.
- Создавать и использовать предустановленные конвейеры для достижения высокой воспроизводимости.
Среди тем, которые рассматриваются в курсе:
- Потоки и нарезки данных (Splits and Slices API) — вы научитесь разделять наборы данных на обучающие, валидационные и тестовые выборки.
- Экспорт данных в обучающий конвейер — углубление знаний о конвейерах данных и их настройках.
- Оптимизация производительности — вы узнаете, как обрабатывать данные, чтобы избежать узких мест и гонок.
Я настоятельно рекомендую этот курс всем, кто хочет улучшить свои навыки в области машинного обучения и работы с данными. Он не только предоставляет углубленные знания, но и дает возможность применить их на практике.
Если вы хотите, чтобы ваши модели машинного обучения работали эффективно в реальном мире, не упустите шанс пройти этот курс!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-pipelines-tensorflow