К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Production Machine Learning Systems · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Production Machine Learning Systems

Курс от Google Cloud
Продвинутый≈ 14.8 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

In this course, we dive into the components and best practices of building high-performing ML systems in production environments. We cover some of the most common considerations behind building these systems, e.g. static training, dynamic training, static inference, dynamic inference, distributed TensorFlow, and TPUs. This course is devoted to exploring the characteristics that make for a good ML system beyond its ability to make good predictions.

Навыки, которые вы освоите

Model TrainingTensorflowModel DeploymentDependency AnalysisGoogle Cloud PlatformData PipelinesPerformance TuningDistributed ComputingModel OptimizationHybrid Cloud ComputingMLOps (Machine Learning Operations)Machine LearningSystems DesignApplied Machine LearningMachine Learning Methods

Программа курса

6 модулей · 63 учебных материалов

01Introduction to Advanced Machine Learning on Google Cloud4 материалов

Welcome to the course

Specialization: Advanced Machine Learning on Google CloudВидеоWelcomeВидеоHow to download course resourcesЧтениеHow to send feedbackЧтение
02

Учитесь у экспертов

Google Cloud Training

Преподаватель курса

Production Machine Learning Systems
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 14.8 ч

6 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Китайский (Тайвань), Арабский, Французский, Узбекский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Вьетнамский, Нидерландский, Корейский, Немецкий, Пушту, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Азербайджанский, Испанский, Дари, Хинди, Японский, Казахский, Венгерский, Польский

Часть программы вашего университета
Architecting Production ML Systems
10 материалов

Introduction

Architecting ML systemsВидео

Data extraction, analysis, and preparation

Data extraction, analysis, and preparationВидеоModel training, evaluation, and validationВидеоTrained model, prediction service, and performance monitoringВидео

Design Decisions

Training design decisionsВидеоServing design decisionsВидео

Designing an Architecture from Scratch

Designing from scratchВидео

Introducing Vertex AI

Using Vertex AIВидеоArchitecting production ML systems ЗаданиеArchitecting production ML systemsЧтение
03Designing Adaptable ML Systems20 материалов

Introduction

IntroductionВидео

Adapting to Data

Adapting to dataВидеоChanging distributionsВидеоLab: Adapting to dataВидеоRight and wrong decisionsВидеоSystem failureВидеоConcept driftВидеоActions to mitigate concept driftВидеоTensorFlow data validationВидеоComponents of TensorFlow data validationВидеоLab Introduction: Introduction to TensorFlow data validationВидеоAccessing and completing labsPLUGINLab: Introduction to TensorFlow data validationВнешний инструментLab Introduction: Advanced visualizations with TensorFlow data validationВидеоLab: Advanced visualizations with TensorFlow data validationВнешний инструмент

Mitigating Training-Serving Skew

Mitigating training-serving skew through designВидеоLab: Vertex AI: Training and Serving a Custom ModelВнешний инструмент

Debugging a Production Model

Diagnosing a production modelВидеоDesigning adaptable ML systemsЗаданиеDesigning adaptable ML systemsЧтение
04Designing High-Performance ML Systems16 материалов

Introduction

IntroductionВидео

Aspects of Performance

TrainingВидеоPredictionsВидео

Distributed Training

Why distributed training is neededВидеоDistributed training architecturesВидеоTensorFlow distributed training strategiesВидеоMirrored strategyВидеоMulti-worker mirrored strategyВидеоTPU strategyВидеоParameter server strategyВидеоLab Introduction: Distributed training with KerasВидеоLab: Distributed training with KerasВнешний инструмент

Faster Input Pipelines

Training on large datasets with tf.data APIВидео

Inference

InferenceВидеоDesigning high-performance ML systemsЗаданиеDesigning high-performance ML systemsЧтение
05Building Hybrid ML Systems10 материалов

Introduction

IntroductionВидеоMachine Learning on Hybrid CloudВидео

KubeFlow

KubeFlowВидеоLab Introduction: Kubeflow Pipelines with AI PlatformВидеоRunning Pipelines on Vertex AIВнешний инструмент

Optimizing TensorFlow for Mobile

TensorFlow LiteВидеоOptimizing TensorFlow for mobileВидеоSummaryВидеоHybrid ML systemsЗаданиеHybrid ML systemsЧтение
06Summary3 материалов

Summary

Course summaryВидео

Wrap Up

Production Machine Learning systems - readings ЧтениеAll quiz questions and answersЧтение