课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-pipelines-tensorflow

课程简介

在现实世界中应用机器学习模型，绝不仅仅是建模任务。Coursera的这门课程「Data Pipelines with TensorFlow Data Services」专注于教导学员如何有效地使用数据，处理各种部署场景。

课程概述

本课程是该系列的第三部分，重点在于如何使用TensorFlow Data Services进行高效的ETL（抽取、转换和加载）任务。学员将会学习如何加载不同的数据集，以及如何使用TensorFlow Hub和TensorFlow Data Services API来创建自定义特征向量。此外，课程还将指导如何创建和使用预构建的管道，以生成高度可重复的数据处理流程。

课程大纲

• 高效的ETL任务：本周您将掌握如何使用TensorFlow Data Services API执行高效的ETL任务。
• 数据集的分割与切片API：本周您将学习如何利用Splits API构建训练、验证和测试数据集拆分，无论是自定义的数据集还是在TensorFlow Hub数据集库中存在的数据集。
• 将数据导出到训练管道：本周您将拓展关于数据管道的知识，以更好地将数据集成至训练流程中。
• 性能优化：您将学习如何有效处理数据输入，以避免瓶颈、竞争条件等问题。

总结

这一课程不仅为学习者提供理论知识，更多的是实战技巧，帮助学员在真实环境中更好地操作和应用机器学习模型。如果你想提升数据处理能力和机器学习模型的实际应用，这门课程绝对值得报读！

课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-pipelines-tensorflow