Machine Learning mit TensorFlow in der Cloud

Die Skalierung von Machine-Learning-Modellen von einer lokalen Umgebung in die Cloud ist eine wichtige Fähigkeit für moderne Entwickler und Datenwissenschaftler.Durch die Umstellung Ihrer Workflows auf die Cloud-Infrastruktur können Sie größere Modelle trainieren und Vorhersagen effizient bereitstellen. In diesem textbasierten Kurs lernen Sie, wie Sie Machine-Learning-Pipelines mit TensorFlow auf Cloud-Plattformen entwerfen, trainieren und bereitstellen.Sie beginnen mit grundlegenden Machine-learning-Konzepten und entwickeln produktionsbereite Modelle mit skalierbaren Cloud-Ressourcen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Konzepte, Terminologie und Workflows für die Datenvorverarbeitung von Machine Learning. - Erstellen und trainieren Sie neuronale Netze mit TensorFlow und Keras APIs. - Konfigurieren Sie skalierbare Datenpipelines mit TensorFlow-Tools, die für große Datensätze entwickelt wurden. - Bereitstellen trainierter Modelle für Cloud-Endpunkte für Echtzeit- und Batch-Vorhersagen. - Wenden Sie grundlegende MLOps-Prinzipien an, um Ihre in der Cloud gehosteten Modelle zu überwachen, zu versionieren und zu verwalten. Der Kurs führt Sie Schritt für Schritt durch die Einrichtung Ihrer Umgebung, das Schreiben sauberen TensorFlow-Codes und die Nutzung von Cloud-Services, um Ihr Training und Ihre Bereitstellung zu skalieren.Sie lernen praktische, schriftliche Erklärungen und Code-Snippets kennen, die darauf ausgelegt sind, Ihr Vertrauen zu stärken. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die ihre Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen in die Cloud übertragen möchten.Vorherige Cloud-Erfahrung ist nicht erforderlich, obwohl ein grundlegendes Verständnis von Python hilfreich ist. Lesen Sie noch heute, wie Sie Ihre Machine-Learning-Modelle in die Cloud übertragen.