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Optimize ML Models and Deploy Human-in-the-Loop Pipelines(으)로 돌아가기

deeplearning.ai의 Optimize ML Models and Deploy Human-in-the-Loop Pipelines 학습자 리뷰 및 피드백

4.7
별점
87개의 평가

강좌 소개

In the third course of the Practical Data Science Specialization, you will learn a series of performance-improvement and cost-reduction techniques to automatically tune model accuracy, compare prediction performance, and generate new training data with human intelligence. After tuning your text classifier using Amazon SageMaker Hyper-parameter Tuning (HPT), you will deploy two model candidates into an A/B test to compare their real-time prediction performance and automatically scale the winning model using Amazon SageMaker Hosting. Lastly, you will set up a human-in-the-loop pipeline to fix misclassified predictions and generate new training data using Amazon Augmented AI and Amazon SageMaker Ground Truth. Practical data science is geared towards handling massive datasets that do not fit in your local hardware and could originate from multiple sources. One of the biggest benefits of developing and running data science projects in the cloud is the agility and elasticity that the cloud offers to scale up and out at a minimum cost. The Practical Data Science Specialization helps you develop the practical skills to effectively deploy your data science projects and overcome challenges at each step of the ML workflow using Amazon SageMaker. This Specialization is designed for data-focused developers, scientists, and analysts familiar with the Python and SQL programming languages and want to learn how to build, train, and deploy scalable, end-to-end ML pipelines - both automated and human-in-the-loop - in the AWS cloud....

최상위 리뷰

KK

2022년 2월 15일

Highly technical but beneficial course that allows you to explore resource constraints of an ML application. Thanks for simplifying as much as possible, enjoyed every bit!

MH

2022년 3월 22일

Perfect. The vocareum labs are very helpful, whenever not understood in detail by some programming stuff. I will have a second look to them.

필터링 기준:

Optimize ML Models and Deploy Human-in-the-Loop Pipelines의 22개 리뷰 중 1~22

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2021년 8월 29일

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2021년 11월 20일

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2022년 1월 17일

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2021년 9월 13일

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2021년 10월 22일

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2021년 9월 4일

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2021년 8월 28일

교육 기관: Kaan G K

2022년 2월 16일

교육 기관: phoenix c

2021년 9월 12일

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2021년 7월 22일

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2022년 1월 31일

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2022년 8월 18일

교육 기관: Mauricio S V F

2022년 11월 27일

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2021년 8월 17일

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2022년 3월 31일