Học máy trên đám mây với TensorFlow và Keras

Sử dụng sức mạnh của học máy đòi hỏi nhiều hơn chỉ viết mã; nó đòa hỏi khả năng để tăng kích thước mô hình của bạn bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng đám mây. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các nền tảng thiết kế, đào tạo và triển khai các mô hình học máy sử dụng TensorFlow và Keras trên đám mây. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các khái niệm mạng nơron cơ bản đến quản lý các luồng công việc học máy dựa trên đám mây. Bằng cách đọc các giải thích chi tiết và phân tích các ví dụ mã thực tế, bạn sẽ học cách tối ưu hóa hiệu suất mô hình, mức độ công việc huấn luyện, và triển khai các mô hình của bạn như dịch vụ đám mây có thể truy cập. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản về học máy, kiến trúc mạng nơron và hệ sinh thái TensorFlow. - Xây dựng và huấn luyện mô hình dự đoán sử dụng API Keras trực quan. - Chuẩn bị và xử lý dữ liệu hiệu quả bằng cách sử dụng kỹ thuật tải dữ kiện hiện đại. - Mô hình đào tạo quy mô sử dụng nguồn lực tính toán dựa trên đám mây. - Thiết lập các mô hình huấn luyện cho các điểm cuối đám mây để dự đoán thời gian thực. - Apply hiện đại MLOps nguyên tắc để giám sát và duy trì hiệu suất mô hình theo thời gian. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa học máy cốt lõi và các nguyên tắc TensorFlow trước khi chuyển sang kiến trúc mô hình thực tế với Keras. Sau đó bạn sẽ khám phá tích hợp đám mây, tập trung vào các đường ống dữ liệu, đào tạo phân phối và chiến lược triển khai. Được thiết kế cho người mới bắt đầu trong học máy và phát triển đám mây, khóa học này không yêu cầu kinh nghiệm trước với TensorFlow hoặc nền tảng đám mờ, mặc dù sự quen thuộc Python cơ bản là hữu ích. Bắt đầu hành trình của bạn vào học máy dựa trên đám mây hôm nay.