课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-modeling-pipelines-in-production
在 Coursera 的“机器学习工程专业化第三门课程 – 机器学习建模管道在生产中”中，学习者将掌握如何为不同的服务环境构建模型，并有效管理建模资源，以最佳方式应对离线和在线推理请求。这门课程内容全面，将帮助学生深入理解机器学习在生产环境中的实际运用。
课程结构包括五个主要部分：
第一周：神经架构搜索
在这一部分，学生将学习如何有效地搜索最符合不同服务需求的最佳模型，同时在模型复杂性和硬件需求方面设定限制。这是构建高效模型的第一步。
第二周：模型资源管理技术
学生将学习如何在生产环境中优化和管理模型所需的计算、存储和I/O资源，确保模型在整个生命周期内的高效运作。
第三周：高性能建模
在这一阶段，课程教授如何实现分布式处理和并行技术，以最有效地利用计算资源，提升模型训练的效率。
第四周：模型分析
学生将使用模型性能分析工具来调试和修复模型，同时评估模型的鲁棒性、公平性和稳定性，以确保模型的可靠性。
第五周：可解释性
在最后一周，将学习模型可解释性的重要性，包括如何向非专业人员和专家群体解释模型的内部工作机制，确保模型的公平性，以及满足不同使用场景的监管和法律要求。
总体来说，这门课程为希望深化机器学习知识并在生产环境中应用的学习者提供了极好的平台。每个星期的内容设计都紧贴实际应用，特别是针对模型的管理和优化方面，使得该课程在业界具有很高的实用价值。强烈推荐给所有希望提升自己在机器学习工程领域能力的学习者！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-modeling-pipelines-in-production