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🎥 Künstliche Intelligenz Videos 🕛 kürzlich 3 Min Lesezeit
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New Courses: Machine Learning Engineering for Production

↗ Quelle (blog.tensorflow.org)
🗣️ Stimme:

Posted by Robert Crowe and Jocelyn Becker

Have you mastered the art of building and training ML models, and are now ready to use them in a production deployment for a product or service? If so, we have a new set of courses to get you going. Built as a collaboration between the TensorFlow team, Andrew Ng, and .

The new specialization builds on the foundational knowledge taught in the popular specialization, and You'll learn how processing requirements are different in deployment than in training

A common use of ML in production is personalization systems for product recommendations.
before 2019 haven't deployed even a single application in production. A survey by Algorithmia of the state of enterprise machine learning found that and integration issues as factors that can stall or derail AI initiatives. This is where ML engineering and MLOps are essential. ML engineering provides a superset of the discipline of software engineering that handles the unique complexities of the practical applications of ML. MLOps is a methodology for ML engineering that unifies ML system development (the ML element) with ML system operations (the Ops element).

Unfortunately, job candidates with ML engineering and MLOps skills are relatively hard to find and expensive to hire. Our new MLOps specialization teaches a broad range of many of the skills necessary to work in this field, and will help prepare developers for current and future workplace challenges. We believe that this is a valuable contribution to the ML community, and we’re excited to make it available.

Enroll today to develop your machine learning engineering skills, and learn how to roll out your ML models to benefit your company and your users.

Vollständiger Original-Bericht
Ausführliche Details, Code-Beispiele & Hersteller-Stellungnahme auf blog.tensorflow.org.
↗ Original-Artikel auf blog.tensorflow.org lesen
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