Машинное обучение и TensorFlow в облачной инфраструктуре

Современная наука о данных требует не только локальных сценариев, но и возможностей облака для обучения и обслуживания моделей в масштабе. Этот курс обеспечивает прочную основу в рабочих процессах машинного обучения, от первоначальной подготовки данных до развертывания моделй профессионального уровня в облачной среде. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций машинного обучения и архитектуры TensorFlow - Подготовка и предварительная обработка больших наборов данных для обучения на основе облачных технологий - Создание и обучение нейронных сетей с использованием API Keras в TensorFlow - Развертывание моделей в производстве с использованием современных облачных хостинговых услуг - Применять основы MLOps для управления версиями моделей и отслеживания производительности - Практика написания масштабируемого кода, подходящего для распределенных вычислительных сред Начиная с основной терминологии и основных определений, программа знакомит с основными понятиями в области обработки данных, а затем переходит к разработке моделей и стратегиям развертывания в облаке. Этот курс предназначен для новичков, которые хотят перейти от локальных экспериментов к профессиональному машинному обучению в облачном пространстве.