Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-lifecycle-in-production
In der heutigen datengetriebenen Welt ist es von entscheidender Bedeutung, dass Fachleute im Bereich des maschinellen Lernens nicht nur verstehen, wie man Modelle trainiert, sondern auch, wie man den gesamten Datenlebenszyklus effektiv verwaltet. Der Kurs “Machine Learning Data Lifecycle in Production” von Coursera ist genau das richtige Angebot, um diese Fähigkeiten zu entwickeln.
Überblick des Kurses: Dieser Kurs ist der zweite Teil der Spezialisierung “Machine Learning Engineering for Production”. Hier lernen Sie, Datenpipelines zu erstellen, indem Sie Datensätze sammeln, bereinigen und validieren sowie die Datenqualität bewerten. Außerdem wird Ihnen gezeigt, wie Sie mit TensorFlow Extended (TFX) Feature Engineering, Transformation und Auswahl implementieren können, um das meiste aus Ihren Daten herauszuholen. Der Kurs ist besonders wertvoll, da er die Datenlebenszyklen unter Berücksichtigung von Datenherkunft und Metadaten-Tools behandelt.
Syllabus im Detail:
- Woche 1: Daten sammeln, kennzeichnen und validieren
In der ersten Woche bekommen Sie einen schnellen Überblick über Produktionssysteme im Bereich des maschinellen Lernens. Sie lernen, wie Sie die TFX-Bibliothek nutzen, um Daten zu sammeln und sie bereit für die Produktion zu machen. - Woche 2: Feature Engineering, Transformation und Auswahl
Hier lernen Sie, wie Sie Feature Engineering und Transformation mit TFX durchführen. Sie erfahren, wie Sie mit strukturierten und unstrukturierten Datentypen arbeiten und Klassendiskrepanzen angehen. - Woche 3: Datenreise und Datenspeicherung
In dieser Woche wird der gesamte Lebenszyklus eines Produktionssystems behandelt. Sie lernen, wie Sie ML-Metadaten und Unternehmensschemas nutzen, um mit sich schnell ändernden Daten umzugehen. - Woche 4 (optional): Fortgeschrittenes Labeling, Augmentation und Datenvorverarbeitung
Diese optionale Woche vertieft die Techniken zur Kombination von beschrifteten und unbeschrifteten Daten sowie zur Datenaugmentation, um die Genauigkeit Ihres Modells zu verbessern.
Der Kurs richtet sich an alle, die ihr Wissen im Bereich des maschinellen Lernens vertiefen und lernen möchten, wie man Daten effektiv für Produktionsumgebungen vorbereitet. Die Verwendung von TensorFlow Extended ist ein zusätzlicher Vorteil, da es sich um eines der führenden Tools für das maschinelle Lernen handelt. Mit dieser Spezialisierung können Sie nicht nur technische Fähigkeiten erwerben, sondern auch einen praktischen Ansatz zur Bewältigung von Datensätzen in der realen Welt erlernen.
Zusammenfassend kann ich diesen Kurs allen empfehlen, die eine Karriere im Bereich Machine Learning anstreben oder ihre bestehenden Kenntnisse erweitern wollen. Der Kurs bietet nicht nur wertvolle Informationen und praxisnahe Erfahrungen, sondern wird auch von Experten auf diesem Gebiet geleitet.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-lifecycle-in-production