Mise à l'échelle des modèles d'apprentissage automatique avec TensorFlow et l'infrastructure cloud

La transition des modèles d'apprentissage automatique d'un notebook local vers un environnement cloud évolutif nécessite une solide compréhension de l'architecture du modèle et de l'infrastructure cloud. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts essentiels nécessaires pour construire, mettre à l'échelle et maintenir des systèmes prêts pour la production. Vous progresserez de la compréhension de la terminologie de base de l'apprentissage automatique à l'écriture de code TensorFlow propre et évolutif, optimisé pour le déploiement cloud. Grâce à des explications écrites structurées et à des démonstrations de code pratiques, vous apprendrez à automatiser les pipelines, à gérer l'ingestion de données et à surveiller les modèles en production. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, la terminologie du cloud et l'architecture TensorFlow. - Construire des pipelines d'entrée évolutifs à l'aide de jeux de données TensorFlow optimisés pour le stockage cloud. - Configurer des stratégies d'entraînement distribué pour entraîner efficacement des modèles à grande échelle. - Déployer des modèles entraînés sur des points d'accès cloud pour des prédictions en temps réel et par lots. - Mettre en œuvre des pratiques MLOps modernes, y compris l'automatisation des pipelines et la surveillance des modèles. - Appliquer les meilleures pratiques pour l'allocation des ressources et l'optimisation des coûts dans les environnements cloud. Le programme commence par des définitions fondamentales et des concepts TensorFlow de base avant de vous guider à travers la conception de pipelines de données, l'entraînement distribué et les stratégies de déploiement cloud. Vous étudierez des implémentations de code complètes et des modèles architecturaux conçus pour des systèmes de production réels. Ce cours est conçu pour les ingénieurs en apprentissage automatique, les scientifiques des données et les développeurs qui souhaitent mettre à l'échelle leurs modèles. Aucune expérience préalable du cloud n'est requise, car nous commençons par les bases absolues des flux de travail basés sur le cloud. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire et déployer votre premier pipeline d'apprentissage automatique cloud prêt pour la production.