Uczenie maszynowe z TensorFlow w chmurze

Skalowanie modeli uczenia maszynowego ze środowiska lokalnego do chmury to kluczowa umiejętność dla współczesnych programistów i analityków danych.Przeniesienie przepływów pracy do infrastruktury chmurowe pozwala szkolić większe modele i wydajnie obsługiwać prognozy. W tym kursie tekstowym dowiesz się, jak projektować, trenować i wdrażać potoki uczenia maszynowego za pomocą TensorFlow na platformach chmurowych.Zaczniesz od podstawowych koncepcji uczenia się maszyn i przejdziesz do budowania gotowych do produkcji modeli przy użyciu skalowalnych zasobów chmury. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje uczenia maszynowego, terminologię i przepływy pracy wstępnego przetwarzania danych. - Buduj i trenuj sieci neuronowe za pomocą interfejsów API TensorFlow i Keras. - Skonfiguruj skalowalne potoki danych za pomocą narzędzi TensorFlow zaprojektowanych dla dużych zestawów danych. - Wdrażaj wyszkolone modele w punktach końcowych chmury w celu prognozowania w czasie rzeczywistym i wsadowym. - Zastosuj podstawowe zasady MLOps do monitorowania, wersjonowania i zarządzania modelami hostowanymi w chmurze. Kurs prowadzi krok po kroku przez konfigurację środowiska, pisanie czystego kodu TensorFlow i wykorzystanie usług w chmurze do skalowania szkolenia i wdrożenia.Będziesz uczyć się praktycznych, pisemnych wyjaśnień i fragmentów kodu zaprojektowanych w celu zbudowania zaufania. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, którzy chcą przenieść swoje umiejętności uczenia maszynowego do chmury.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w chmurze, chociaż pomocne jest podstawowe zrozumienie Pythona. Zacznij czytać już dziś, aby przenieść swoje modele uczenia maszynowego do chmury.