Aprendizagem automática com o TensorFlow na nuvem

A escalabilidade de modelos de machine learning de um ambiente local para a nuvem é uma habilidade crítica para desenvolvedores e cientistas de dados modernos.A transição de seus fluxos de trabalho para a infraestrutura de nuvem permite treinar modelos maiores e atender previsões com eficiência. Neste curso baseado em texto, você aprenderá a projetar, treinar e implantar pipelines de machine learning usando o TensorFlow em plataformas de nuvem.Você começará com os principais conceitos de machine learnig e progredirá para criar modelos prontos para produção usando recursos de nuvens escaláveis. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de aprendizado de máquina, terminologia e fluxos de trabalho de pré-processamento de dados. - Construa e treine redes neurais usando TensorFlow e APIs Keras. - Configure pipelines de dados escaláveis usando ferramentas TensorFlow projetadas para grandes conjuntos de dados. - Implantar modelos treinados para endpoints de nuvem para previsões em tempo real e em lote. - Aplique os princípios básicos do MLOps para monitorar, versionar e gerenciar seus modelos hospedados na nuvem. O curso orienta você passo a passo através da configuração do seu ambiente, escrevendo código TensorFlow limpo e aproveitando os serviços de nuvem para dimensionar seu treinamento e implantação.Você estudará explicações práticas e escritas e trechos de código projetados para aumentar sua confiança. Este curso é projetado para iniciantes que querem fazer a transição de suas habilidades de aprendizado de máquina para a nuvem.Não é necessária experiência anterior em nuvem, embora uma compreensão básica do Python seja útil. Comece a ler hoje mesmo para levar seus modelos de machine learning para a nuvem.