Tập tin:Các loại máy bay.jpg Các loại máy Bay

Chuyển từ viết mã học máy trên máy tính địa phương của bạn sang triển khai mô hình có thể mở rộng trong đám mây là một bước quan trọng đối với bất kỳ nhà phát triển nào. Chương trình học dựa trên văn bản này nối kết khoảng cách đó bằng cách dạy bạn cách xây dựng, tối ưu hóa, và triển khai mạng nơron mạnh mẽ bằng cách sử dụng các công cụ Keras và Cloud Platform. Bạn sẽ bắt đầu với các khái niệm cơ bản của học sâu, học cách cấu trúc dữ liệu và cấu hình các lớp mạng nơron. Cuối khóa học này, bạn sẽ hiểu cách chuyển đổi mô hình Keras địa phương thành các đường ống đám mây hoạt động đầy đủ, sẵn sàng phục vụ dự đoán theo quy mô. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản của mạng nơron, tensor, và Keras API. - Xây dựng và huấn luyện các mô hình học sâu cho các nhiệm vụ hồi quy và phân loại. - Tối ưu hóa hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các kỹ thuật điều chỉnh và điều chăm sóc siêu tham số. - Chuẩn bị và hấp thụ các tập dữ liệu lớn hiệu quả bằng cách sử dụng các quy trình dữ kiện hiện đại. - Thiết lập các mô hình Keras được đào tạo cho các điểm cuối Cloud Platform cho dự đoán thời gian thực. - Ứng dụng các nguyên tắc MLOps hiện đại để giám sát, phiên bản và quản lý các mô hình học máy được triển khai. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản về học máy và cú pháp cơ bản của Keras trước khi tiến hành từng bước qua việc chuẩn bị tập dữ liệu, huấn luyện mô hình và chiến lược triển khai đám mây. Bạn sẽ đọc các lời giải thích rõ ràng và nghiên cứu các ví dụ mã thực tế được thiết kế để xây dựng niềm tin của bạn ở mọi giai đoạn. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu có hiểu biết cơ bản về Python và muốn tham gia vào lĩnh vực học máy dựa trên đám mây. Không cần kinh nghiệm trước đó với học sâu hay nền tảng đám mờ. Bắt đầu đọc ngay hôm nay để xây dựng và phát hành mô hình học máy sẵn sàng đám mây đầu tiên của bạn.