Cloud-basiertes Machine Learning mit TensorFlow und Keras

Die Leistungsfähigkeit von Machine Learning zu nutzen, erfordert mehr als nur das Schreiben von Code. Es erfordern die Fähigkeit, Ihre Modelle mithilfe einer Cloud-Infrastruktur zu skalieren. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Grundlagen des Entwurfs, Trainings und der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen mit TensorFlow und Keras in der Cloud. Sie werden von der Vermittlung grundlegender Konzepte neuronaler Netze zur Verwaltung cloudbasierter Machine-Learning-Workflows übergehen. Durch das Lesen ausführlicher Erläuterungen und die Analyse praktischer Codebeispiele erfahren Sie, wie Sie die Modellleistung optimieren, Trainings-Workloads skalieren und Ihre Modelle als zugängliche Cloud-Services bereitstellen können. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens, neuronale Netzwerkarchitekturen und das TensorFlow-Ökosystem. - Erstellen und trainieren Sie Vorhersagemodelle mit der intuitiven Keras API. - Bereiten Sie Daten effizient mit modernen Datenladetechniken vor und leiten Sie sie weiter. - Skalieren Sie das Modelltraining unter Verwendung cloudbasierter Rechenressourcen. - Bereitstellen trainierter Modelle für Cloud-Endpunkte für Echtzeitvorhersagen. - Wenden Sie moderne MLOps-Prinzipien an, um die Modellleistung im Laufe der Zeit zu überwachen und zu erhalten. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen des maschinellen Lernens und den Grundlagen von TensorFlow, bevor er sich der praktischen Modellarchitektur mit Keras widmet. Anschließend erkunden Sie die Cloud-Integration mit Schwerpunkt auf Datenpipelines, verteiltem Training und Bereitstellungsstrategien. Dieser Kurs wurde für Anfänger in den Bereichen maschinelles Lernen und Cloud-Entwicklung entwickelt und erfordert keine Vorkenntnisse mit TensorFlow oder Cloud-Plattformen, obwohl grundlegende Kenntnisse in Python hilfreich sind. Starten Sie noch heute Ihre Reise ins Cloud-basierte Machine Learning.