enthalten이 과정에서는 프로덕션 환경에서 고성능 ML 시스템을 빌드하기 위한 구성요소와 권장사항을 자세히 살펴봅니다. 정적 학습, 동적 학습, 정적 추론, 동적 추론, 분산 TensorFlow, TPU 등 고성능 ML 시스템 빌드와 관련된 일반적인 고려사항을 다룹니다. 이 과정에서는 정확한 예측 능력 외에도 양질의 ML 시스템을 만드는 특성을 탐구하는 데 중점을 둡니다.
프로덕션 머신러닝 시스템
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Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
정적 학습 및 추론과 동적 학습 및 추론 비교
모델 종속 항목 관리
분산형 학습의 내결함성, 복제 등 설정
이식성을 위해 모델 내보내기
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Distributed Computing
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Systems Architecture
- Kategorie: Debugging
- Kategorie: Hybrid Cloud Computing
- Kategorie: Scalability
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Data Validation
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Systems Design
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Performance Tuning
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Kürzlich aktualisiert!
September 2025
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Koreanisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 7 Module
이 모듈은 과정에서 다루는 주제를 미리 살펴보고 Qwiklabs에서 Google Cloud를 사용해 각 실습을 완료하는 방법을 알려줍니다.
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2 Videos
이 모듈에서는 프로덕션 ML 시스템에 요구되는 그 외의 작업과 이러한 요구사항을 충족하는 방법을 살펴봅니다. 모델에 적합한 성능 프로필을 얻기 위해 학습 및 모델 서빙에 대한 전체적인 중요한 설계 결정을 내리는 방법을 검토합니다.
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10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
이 모듈에서는 모델이 데이터에 종속되는 방식을 인식하고, 비용을 고려하여 엔지니어링 결정을 내리고, 모델을 이전 버전으로 롤백해야 할 때를 파악하고, 모니터링한 모델 동작의 원인을 디버그하고, 한 가지 유형의 종속 항목에 영향을 받지 않는 파이프라인을 구현하는 방법을 배웁니다.
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14 Videos1 Lektüre1 Aufgabe3 App-Elemente
이 모듈에서는 머신러닝 모델의 성능 고려사항에 대해 알아봅니다. 머신러닝 모델은 저마다 다릅니다. I/O 성능 개선 또는 컴퓨팅 속도 향상 등 모델마다 다른 요소에 중점을 둡니다.
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14 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente
사용 가능한 도구와 시스템, 하이브리드 머신러닝 모델을 활용하는 시기를 알아봅니다.
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7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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