クラウドインフラ上の機械学習とTensorFlow

現代のデータサイエンスは、単なるローカルスクリプト以上のものを必要とする。モデルをスケールで訓練し、サービスするために、クラウドのパワーを要求する。このコースは、初期のデータ準備からクラウド環境でのプロ級モデルの展開まで、機械学習ワークフローにおける堅牢な基礎を提供する。 学ぶことは 機械学習の基本的な概念とTensorFlowアーキテクチャを理解する クラウドベースの訓練のための大規模データセットの準備と前処理 - TensorFlow 内で Keras API を使用してニューラルネットワークを構築し、訓練します モデルをプロダクションにデプロイするために，クラウドネイティブホスティングサービスを利用する。 モデルバージョン管理と性能追跡のためのＭＬＯｐｓの基本を適用する 分散コンピューティング環境に適したスケーラブルなコードの書き方を実践する。 まずは核となる用語と基礎的な定義から始め、モデル開発とクラウド展開戦略に入る前にデータ工学の要点を説明します。このコースは、ローカルの実験からプロのクラウドベースの機械学習への移行を目指す初心者向けに設計されています。クラウド経験は必要ありません。今すぐクラウドベースの機械学習への旅を始めましょう。