Những điều cơ bản về học sâu được học với TensorFlow 2.0
Chris Song
Nghiên cứu ngữ pháp cơ bản của TensorFlow 2.0, Bạn sẽ học lý thuyết về deep learning với mã thực hành TensorFlow.
초급
Deep Learning(DL), Tensorflow, Machine Learning(ML)
BEST
Machine Learning Engineer Practice
This course will help you reduce the amount of trial and error you may experience in machine learning projects. I am in charge of Luid's machine learning pipeline and will teach you from the basics.
Reviews from Early Learners
What you will learn!
Machine Learning Experiment Management
Hyperparameter optimization
Automating the creation of machine learning experiment reports
Data Verification TFDV
Model Analysis
Research Code Quality Control
Kubeflow hands-on
Model repository mlflow practice
Model serving bentoML practice
95% of machine learning engineer practice is ____!
Andrew Ng, one of the four leading AI experts, recently explained the importance of MLOps at an online conference. He argued that we must move beyond model-centric thinking and focus on MLOps and data. The engineers who can accomplish this are machine learning engineers.
But did you know that writing model code only accounts for 5% of the overall machine learning project effort?
In reality, 95% of the work is spent on building data pipelines, preprocessing data, and serving models.
Machine Learning Courses: Practical, by, and for Practical Use
This is what it means to be a machine learning engineer!
Machine learning engineers build machine learning pipelines, automate the work of machine learning projects, and dramatically increase the productivity of research organizations.
There are plenty of machine learning courses available, but few offer practical, hands-on AI production courses.
So, after taking the lecture, you can become an engineer who can solve the problems given in the project.
We have created a lecture that selects only the content that is absolutely necessary for practical use.
Through this course, you will acquire the machine learning engineering skills necessary for practical work.
I hope you can complete your project successfully.
This is what you can do after taking this course! 📖
- You can automatically generate machine learning experiment reports.
Go to the project dashboard of a real knowledge sharer (click the link!)
Example of a Real-World Machine Learning Experiment Report
- AutoML - Find optimal parameters through hyperparameter tuning.
- You can build machine learning pipelines with Kubeflow.
Example of building a real-world machine learning pipeline
- You can manage your models through mlflow.
- You can learn how to serve models with bentoml.
People like this will love hearing this! 🔑
- Software engineers looking to transition to a machine learning career
- AI researchers who want to manage machine learning experiments well and create attractive reports.
- Developers who need to work on machine learning projects but are at a loss due to lack of relevant knowledge
Introducing myself ✒️
.jpg?w=960)
personal history
Current) Riiid VP of AIOps
Current) Google Developer Expert for ML
Former Naver AI Research Engineer
Former Kakao Data Engineer
Portfolio/Personal Videos
Frequently Asked Questions 💬
Q. Will machine learning pipelines help my career?
A. I can say with certainty. It's the most important technology in the AI industry right now. I've consulted with countless companies, and I've found that most of them have a thirst for this very machine learning pipeline. If you visit the technology introduction pages of AI companies, you'll always find MLOps-related technologies. They explain how to efficiently collect and train data.
Q. Can I listen even if I don't know much about development?
A. The recommended course is for those with some development knowledge, but it is structured so that you can basically follow along without thinking.
Q. What level of coverage do you cover?
A. We will cover the basic concepts of machine learning pipelines and the code quality management, experiment management, model management, and serving API construction required in practice.
Recommended for
these people
Who is this course right for?
People who want to apply machine learning in practice
Anyone who wants to reduce technical debt in their machine learning projects
Need to know before starting?
Python
Machine Learning/Deep Learning Basics
1,048
Learners
92
Reviews
8
Answers
4.4
Rating
3
Courses
(현) 뤼이드 VP of AIOps
(현) Google Developer Expert for Machine Learning
(전) Naver - AI Research Engineer
(전) Kakao - Data Engineer
Curriculum
All
16 lectures ∙ (10hr 15min)
Published:
Last updated:
Reviews
All
85 reviews
4.5
85 reviews
haenarashinReviews 9
∙
Average Rating 4.4
4
100% enrolledĐiểm tốt 1. Bạn có thể nhanh chóng học cách tiếp cận thực tế đối với một chủ đề khá sâu sắc và thực tế. 2. Bạn có thể thấy các công cụ hữu ích như Wanb và Wit cũng như quy trình triển khai docker, kubernetes, kubeflow, mlflow, bentoML, v.v. 3. Bạn có thể đạt được những phương pháp tiếp cận hoặc bí quyết thực tế/thực tế. Điểm xấu 1. Đây không phải là bài giảng chỉ dành cho 'Bài giảng Infron' mà là một bài nói chuyện khác? Hay giảng bài? Có vẻ như họ đã ghi lại những gì đang diễn ra và tải nó lên => Có rất nhiều điều gây xao lãng và chất lượng ghi âm bài giảng hơi thất vọng so với các bài giảng khác có cùng mức giá. Tôi đã mua và nghe khá nhiều bài giảng trên Infrun và xem các bài giảng trên các nền tảng khác, nhưng có vẻ khó để có được đánh giá tốt nếu chỉ dựa vào chất lượng bài giảng. 2. Tiếp tục từ phần 1, lời giải thích/ý kiến cá nhân/tài liệu bài giảng thiếu tinh tế thật đáng thất vọng. Có vẻ như điều này có thể xảy ra vì nó không được quay chỉ dành cho 'Infron' (Tôi không nghĩ Infron thực hiện bất kỳ việc xem xét trước nội dung bài giảng nào.) 3. Vì bạn phải để lại bài đánh giá khóa học để nhận tài liệu khóa học nên rất khó để xem video và làm theo cùng một lúc. Tất nhiên, tôi không biết liệu mình có viết bài đánh giá khóa học trước khi hoàn thành khóa học hay không, nhưng cá nhân tôi không muốn để lại một bài đánh giá vô ích nên tôi sẽ để lại bài đánh giá sau khi hoàn thành khóa học và xem xét nó. với tài liệu bài giảng khi tôi nghe đi nghe lại nhiều lần. Đánh giá tổng thể Đối tượng mục tiêu của khóa học là 'trung cấp trở lên'; Như đã thông báo, nó không được khuyến khích trừ khi bạn có một số kinh nghiệm hoặc thậm chí nghe nói về nó. Tuy nhiên, đây là cơ hội tốt để nhanh chóng xem xét nó bằng kinh nghiệm và xem cách tiếp cận từ góc độ của người thực hành. Ngoài ra, nếu bạn là người chăm chỉ nghiên cứu mô hình machine learning/deep learning và muốn có khả năng MLOps, thì hãy nghe nó ít nhất một lần là một ý tưởng không tồi. Tôi nghĩ sẽ là một sự kết hợp tốt nếu bạn tham gia khóa học này và hoàn thành khóa học MLOps mới mở trên Coursera.
czangyeobReviews 2
∙
Average Rating 4.5
4
100% enrolledTài liệu tiếng Hàn về MLOps không có nhiều nên tôi xin cảm ơn bạn đã cung cấp một bài giảng hay để người khác dễ dàng tiếp cận. Tuy nhiên, tôi nghĩ sẽ tốt hơn nhiều nếu phần biên tập được chú ý nhiều hơn (tôi không thể lay chuyển được cảm giác rằng bài giảng đã được ghi lại ở một nơi khác và tải lên như cũ...) Nhìn chung, nó có vẻ là một tác phẩm hay. bài giảng để xem xét.
- p14001238587
Reviews 3
∙
Average Rating 4.7
- etfpro
Reviews 2
∙
Average Rating 3.0
4
81% enrolledTrong lĩnh vực ML, điều thực sự tốn nhiều thời gian và chi phí nhất không phải là phát triển mô hình mà là chuẩn bị dữ liệu (tiền xử lý, chuyển đổi, v.v.), triển khai mô hình ML đã học và liên tục duy trì mô hình để vận hành. Công cụ hỗ trợ điều này là MLOps và khóa học này rất hữu ích trong thực tế trong tình huống không có nhiều dữ liệu về MLOps.
- ramanuzan
Reviews 1
∙
Average Rating 4.0
$68.20
Chris Song's other courses
Check out other courses by the instructor!
Similar courses
Explore other courses in the same field!
![[TensorFlow 2] Hoàn thành cuộc chinh phục Python machine learning - Dự án dự đoán kỷ lục Marathon강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324207/course_cover/1a79c7dc-1624-4d3a-95ff-79ba1e9c4025/python_machine_learning.png?f=avif&w=420)
![[Hoàn thành trong 7 ngày] Chứng chỉ MS AI-900 đậu ngay lần đầu강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/338854/cover/01k4caartf5v7x2e574pq0wnp8?f=avif&w=420)
