Machine Learning con TensorFlow su Piattaforme Cloud

Il passaggio da esperimenti di machine learning locali a sistemi scalabili e pronti per la produzione richiede una solida comprensione sia della progettazione del framework che della distribuzione cloud. Questo corso basato su testo ti guida dai concetti fondamentali del machine learning alla distribuzione di modelli addestrati nel cloud. Capirai come strutturare il tuo codice, gestire le pipeline di dati e sfruttare la scalabilità del cloud senza la necessità di precedenti esperienze di machine learning. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali del machine learning e l'architettura di TensorFlow da zero - Costruire e addestrare modelli predittivi utilizzando l'API Keras di alto livello e pipeline di dati efficienti - Distribuire modelli addestrati su infrastrutture cloud per previsioni in tempo reale e batch - Applicare i principi di base di MLOps per monitorare, versionare e gestire il ciclo di vita del tuo modello - Configurare l'archiviazione cloud e le risorse di calcolo per gestire carichi di lavoro di addestramento su larga scala Il corso inizia con la terminologia essenziale e l'intuizione matematica prima di passare a implementazioni di codice scritte passo dopo passo. Progredirai da semplici modelli di regressione a pipeline cloud completamente distribuite. Progettato per sviluppatori principianti, analisti di dati e aspiranti ingegneri con conoscenze di base di Python. Non è richiesta alcuna precedente esperienza di machine learning o cloud. Inizia oggi il tuo viaggio nel machine learning scalabile.