Production Machine Learning Systems - Français

Coursera MOOC / Non-credit USD 49
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Production Machine Learning Systems - Français

About this course

Dans ce cours, nous abordons en détail les composants et les bonnes pratiques de construction de systèmes de ML hautes performances dans des environnements de production. Nous verrons aussi certaines des considérations les plus courantes concernant la construction de ces systèmes, telles que l'entraînement statique, l'entraînement dynamique, l'inférence statique, l'inférence dynamique, les tâches TensorFlow distribuées et les TPU. Ce cours a pour objectif d'explorer les caractéristiques d'un bon système de ML, au-delà de sa capacité à effectuer des prédictions correctes.

What you'll learn

  • understanding high-performance ML system components
  • knowledge of static and dynamic training methods
  • ability to implement static and dynamic inference methodologies
  • proficiency in distributed TensorFlow tasks
  • familiarity with TPU usage in ML systems

Skills you'll gain

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