Машинное обучение с TensorFlow на облачных платформах

Переход от локальных экспериментов машинного обучения к масштабируемым, готовым к производству системам требует прочного понимания как концепции платформы, так и развертывания в облаке. Этот текстовый курс поможет вам пройти путь от основных концепций машинного образования до разверывания обученных моделей в облаку. Вы узнаете, как структурировать код, управлять конвейерами данных и использовать масштабируемость облака, не имея предыдущего опыта машинного обучения. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций машинного обучения и архитектуры TensorFlow с нуля - Создание и обучение моделей предсказания с использованием высокоуровневого API Keras и эффективных конвейеров данных - Развертывание обученных моделей в облачной инфраструктуре для прогнозирования в реальном времени и пакетного прогнозирования - Примените основные принципы MLOps для мониторинга, версии и управления жизненным циклом модели - Настроить облачное хранилище и вычислительные ресурсы для обработки крупномасштабных учебных нагрузок Курс начинается с основной терминологии и математической интуиции, а затем пошагово проходит через реализации письменного кода. Вы пройдете от простых регрессионных моделей до полностью развернутых облачных конвейеров. Предназначен для начинающих разработчиков, аналитиков данных и начинающих инженеров с базовыми знаниями Python. Не требуется предыдущего опыта работы с машинным обучением или облаком. Начните свой путь к масштабируемому машинному обучению сегодня.