Machine Learning mit Keras: Erstellen, Trainieren und Bereitstellen in der Cloud

Der Übergang vom Schreiben von Machine-Learning-Code auf Ihrem lokalen Computer zur Bereitstellung skalierbarer Modelle in der Produktion ist einer der wichtigsten Schritte für moderne Entwickler. Keras macht die Erstellung von Deep-Learning-Modellen äußerst intuitiv, aber die Skalierung und Bereitstellung in der Cloud-Infrastruktur erfordert einen strukturierten, schrittweisen Ansatz. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den gesamten Lebenszyklus eines Machine Learning-Projekts. Sie werden vom Verständnis grundlegender neuronaler Netzwerkkonzepte zum Training, zur Optimierung und zum Deployment produktionsreifer Modelle auf Cloud-Plattformen übergehen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien von Deep Learning, neuronalen Netzwerken und der Keras API. - Erstellen und trainieren Sie robuste Machine-Learning-Modelle mit TensorFlow und Keras. - Optimieren Sie die Modellleistung durch Optimieren von Hyperparametern und Verbesserung der Trainingsgenauigkeit. - Bereitstellen trainierter Modelle für cloudbasierte ML-Dienste für skalierbare, reale Vorhersagen. - Wenden Sie moderne MLOps-Prinzipien an, um Ihre Modellbereitstellungspipelines zu automatisieren und zu überwachen. Sie beginnen mit der Kernterminologie und grundlegenden neuronalen Netzwerkarchitekturen, bevor Sie zur praktischen Modellerstellung übergehen. Der Lehrplan führt Sie dann durch Trainingstechniken, Modellevaluierung und Bereitstellungsstrategien mit modernen Cloud-Services für maschinelles Lernen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, angehende Data Scientists und Entwickler, die in die Welt des cloudbasierten maschinellen Lernens einsteigen möchten. Vorkenntnisse in Deep Learning oder Cloud-Architektur sind nicht erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit Ihrer Reise ins Cloud-Maschinelle Lernen.