课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-machine-learning-in-production
作为机器学习工程专业系列的第一门课程，《机器学习生产中的入门课程》为希望在生产环境中实施机器学习的学习者提供了绝佳的起点。这门课程旨在帮助我们识别构建一个完整机器学习生产系统的各个组成部分，包括项目范围、数据需求、建模策略以及部署的约束和要求。
### 课程概述
在本课程中，我们将学习如何建立模型基准，处理概念漂移，并原型化开发、部署和持续改进生产化的机器学习应用程序的过程。课程的安排如下：
#### 第1周：机器学习生命周期和部署概述
本周快速介绍机器学习生产系统，着重讲解其需求和挑战，并讨论在面对不断变化的数据时如何稳妥地部署生产系统。
#### 第2周：选择和训练模型
这一周的核心是模型策略及模型开发中的关键挑战。我们将进行错误分析，并探讨如何处理不同类型的数据，尤其是如何应对类别不平衡和高度偏斜的数据集。
#### 第3周：数据定义和基准
本周我们将专注于处理不同的数据类型，并确保分类问题的标签一致性。这引导我们建立模型的性能基准，并讨论在时间和资源有限的情况下如何改进性能。
### 为什么推荐这门课程？
1. **深入理解机器学习**：无论你是机器学习的新手还是有一定经验的开发者，这门课程都将帮助你深入理解机器学习模型在生产环境中的应用。
2. **实用性强**：课程内容兼具理论和实践，适合所有希望提升自己技能的学习者。
3. **灵活的学习方式**：作为在线课程，你可以根据自己的时间安排进行学习，非常适合忙碌的工作人士。
总体而言，如果你希望在机器学习的世界中更进一步，特别是想要将模型推向生产环境，那么不妨考虑参加这门《机器学习生产中的入门课程》。它将在你未来的职业道路上提供强有力的支持！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-machine-learning-in-production