Machine Learning avec TensorFlow sur les plateformes Cloud

Passer des expériences de machine learning locales à des systèmes évolutifs et prêts pour la production nécessite une solide compréhension de la conception de frameworks et du déploiement cloud. Ce cours textuel vous guide des concepts fondamentaux du machine learning au déploiement de modèles entraînés dans le cloud. Vous comprendrez comment structurer votre code, gérer les pipelines de données et tirer parti de l'évolutivité du cloud sans avoir besoin d'une expérience préalable en machine learning. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning et l'architecture de TensorFlow depuis les bases - Construire et entraîner des modèles prédictifs en utilisant l'API Keras de haut niveau et des pipelines de données efficaces - Déployer des modèles entraînés sur l'infrastructure cloud pour des prédictions en temps réel et par lots - Appliquer les principes de base de MLOps pour surveiller, versionner et gérer le cycle de vie de votre modèle - Configurer le stockage cloud et les ressources de calcul pour gérer les charges de travail d'entraînement à grande échelle Le cours commence par la terminologie essentielle et l'intuition mathématique avant de passer à des implémentations de code écrites étape par étape. Vous progresserez des modèles de régression simples aux pipelines cloud entièrement déployés. Conçu pour les développeurs débutants, les analystes de données et les ingénieurs en herbe ayant des connaissances de base en Python. Aucune expérience préalable en machine learning ou en cloud n'est requise. Commencez votre parcours dans le machine learning évolutif dès aujourd'hui.