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deeplearning.ai의 Build, Train, and Deploy ML Pipelines using BERT 학습자 리뷰 및 피드백

4.6
별점
114개의 평가

강좌 소개

In the second course of the Practical Data Science Specialization, you will learn to automate a natural language processing task by building an end-to-end machine learning pipeline using Hugging Face’s highly-optimized implementation of the state-of-the-art BERT algorithm with Amazon SageMaker Pipelines. Your pipeline will first transform the dataset into BERT-readable features and store the features in the Amazon SageMaker Feature Store. It will then fine-tune a text classification model to the dataset using a Hugging Face pre-trained model, which has learned to understand the human language from millions of Wikipedia documents. Finally, your pipeline will evaluate the model’s accuracy and only deploy the model if the accuracy exceeds a given threshold. 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

SL

2021년 7월 5일

It is one of course with the exact content required for an working professional who is already working with AWS and want to leverage the benefits of sagemaker for their ML deployment tasks

YV

2021년 7월 27일

Simple to learn but there are lot of takeaways which helps any data scientist or a machine learning engineer!

필터링 기준:

Build, Train, and Deploy ML Pipelines using BERT의 24개 리뷰 중 1~24

교육 기관: Pablo A B

2021년 7월 5일

교육 기관: Sneha L

2021년 7월 6일

교육 기관: Israel T

2021년 6월 19일

교육 기관: Mark P

2021년 9월 13일

교육 기관: Magnus M

2021년 6월 14일

교육 기관: Aleksa B

2021년 11월 2일

교육 기관: yugesh v

2021년 7월 28일

교육 기관: RLee

2022년 7월 28일

교육 기관: Janzaib M

2022년 4월 17일

교육 기관: The M

2022년 4월 24일

교육 기관: Ozma M

2021년 7월 18일

교육 기관: Anzor G

2021년 12월 27일

교육 기관: Tenzin T

2021년 9월 7일

교육 기관: John S

2021년 10월 6일

교육 기관: 学洲 刘

2022년 2월 6일

교육 기관: Alexander M

2021년 7월 22일

교육 기관: Diego M

2021년 11월 20일

교육 기관: Burhanudin B

2022년 6월 3일

교육 기관: Mosleh M

2021년 8월 6일

교육 기관: Sanjay C

2022년 1월 17일

교육 기관: Muneeb V

2021년 12월 14일

교육 기관: Parag K

2021년 10월 22일

교육 기관: Clashing P

2021년 10월 8일

교육 기관: Md. W A

2022년 3월 27일