Курс Model Training
Уровень подготовки
Для прохождения курса потребуется опыт разработки моделей в одном из ML-фреймворков
Бесплатный доступ
Полный комплект учебных материалов курса без скрытых платежей и ограничений
Удобный график
К курсам можно приступить в любой момент и проходить в комфортном для себя темпе
Практический результат
Сможете спроектировать воспроизводимый training job и план использования вычислительных ресурсов
Кому подойдет курс
ML- и research-инженерам
Систематизируют training loop, оптимизацию, регуляризацию и диагностику процесса обучения
Дата-сайентистам
Научатся воспроизводить обучение, сохранять checkpoints и анализировать узкие места
Инженерам ML-платформ
Поймут требования training jobs к данным, вычислениям, восстановлению после сбоев и масштабированию
Что вы узнаете на курсе
Как устроены training и validation loop
Свяжете функцию потерь, оптимизатор, метрики, обновление параметров и критерии остановки обучения
Как управлять качеством обучения
Разберете learning-rate schedules, регуляризацию и early stopping и диагностируете недообучение и переобучение
Как сделать обучение воспроизводимым
Зафиксируете окружение, данные, конфигурацию и seeds, настроите checkpoints и восстановление после сбоя
Как профилировать и масштабировать обучение
Оцените загрузку CPU/GPU, mixed precision, применимость data/model parallelism и ограничения масштабирования
Как проходит обучение
Курс доступен сразу после регистрации на платформе LMS. Все уроки и прогресс обучения отражаются в личном кабинете
Автор курса
Линейка из 11 курсов о проектировании и разработке ML систем, которые помогут освоить методы создания эффективных и масштабируемых решений в облаке
