クラウドプラットフォームでのTensorFlowによる機械学習

ローカルでの機械学習実験から、スケーラブルで本番環境に対応したシステムへの移行には、フレームワーク設計とクラウドデプロイの両方に関する確かな理解が必要です。このテキストベースのコースでは、基本的な機械学習の概念から、トレーニング済みモデルをクラウドにデプロイするまでをガイドします。事前の機械学習経験がなくても、コードの構造化、データパイプラインの管理、クラウドのスケーラビリティの活用方法を理解できます。 学習内容： - コアとなる機械学習の概念とTensorFlowアーキテクチャを基礎から理解する - 高レベルのKeras APIと効率的なデータパイプラインを使用して予測モデルを構築およびトレーニングする - リアルタイムおよびバッチ予測のために、トレーニング済みモデルをクラウドインフラストラクチャにデプロイする - モデルのライフサイクルを監視、バージョン管理、管理するために基本的なMLOpsの原則を適用する - 大規模なトレーニングワークロードを処理するためにクラウドストレージとコンピューティングリソースを構成する このコースは、必須の用語と数学的直感を学ぶことから始まり、段階的なコード実装を通じて進みます。単純な回帰モデルから、完全にデプロイされたクラウドパイプラインまでを習得します。基本的なPythonの知識を持つ初心者開発者、データアナリスト、意欲的なエンジニア向けに設計されています。事前の機械学習やクラウドの経験は必要ありません。今日からスケーラブルな機械学習への旅を始めましょう。