Machine Learning mit TensorFlow auf Cloud-Plattformen

Der Übergang von lokalen Machine-Learning-Experimenten zu skalierbaren, produktionsfähigen Systemen erfordert ein solides Verständnis sowohl des Framework-Designs als auch der Cloud-Bereitstellung.Dieser textbasierte Kurs führt Sie von grundlegenden Machine-learning-Konzepten bis hin zur Bereitstellung trainierter Modelle in der Cloud. Sie erfahren, wie Sie Ihren Code strukturieren, Datenpipelines verwalten und die Cloud-Skalierbarkeit nutzen können, ohne dass Sie vorherige Erfahrungen mit maschinellem Lernen haben müssen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens und die TensorFlow-Architektur von Grund auf - Erstellen und trainieren Sie prädiktive Modelle mit der hochrangigen Keras API und effizienten Datenpipelines - Bereitstellen trainierter Modelle in der Cloud-Infrastruktur für Echtzeit- und Batch-Vorhersagen - Wenden Sie grundlegende MLOps-Prinzipien an, um Ihren Modelllebenszyklus zu überwachen, zu versionieren und zu verwalten - Konfigurieren Sie Cloud-Speicher und Rechenressourcen, um umfangreiche Trainings-Workloads zu bewältigen Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und mathematischen Intuition, bevor Sie Schritt für Schritt schriftliche Code-Implementierungen durchlaufen.Sie werden von einfachen Regressionsmodellen zu vollständig bereitgestellten Cloud-Pipelines übergehen.Entwickelt für Anfänger, Datenanalysten und aufstrebende Ingenieure mit grundlegendem Python-Wissen. Keine Vorkenntnisse in Machine Learning oder Cloud-Erfahrung erforderlich.Starten Sie noch heute Ihre Reise in skalierbares Machine Learning.