Machine Learning con TensorFlow en Plataformas Cloud

La transición de experimentos locales de machine learning a sistemas escalables y listos para producción requiere una sólida comprensión tanto del diseño del framework como del despliegue en la nube. Este curso basado en texto te guía desde los conceptos fundamentales de machine learning hasta el despliegue de modelos entrenados en la nube. Comprenderás cómo estructurar tu código, gestionar pipelines de datos y aprovechar la escalabilidad de la nube sin necesidad de experiencia previa en machine learning. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos centrales de machine learning y la arquitectura de TensorFlow desde cero - Construir y entrenar modelos predictivos utilizando la API Keras de alto nivel y pipelines de datos eficientes - Desplegar modelos entrenados en infraestructura cloud para predicciones en tiempo real y por lotes - Aplicar principios básicos de MLOps para monitorizar, versionar y gestionar el ciclo de vida de tu modelo - Configurar recursos de almacenamiento y cómputo en la nube para manejar cargas de trabajo de entrenamiento a gran escala El curso comienza con terminología esencial e intuición matemática antes de recorrer implementaciones de código escritas paso a paso. Progresarás desde modelos de regresión simples hasta pipelines cloud completamente desplegados. Diseñado para desarrolladores principiantes, analistas de datos e ingenieros aspirantes con conocimientos básicos de Python. No se requiere experiencia previa en machine learning o cloud. Comienza hoy tu viaje hacia el machine learning escalable.