Escalonamento de modelos de machine learning com o TensorFlow e a infraestrutura em nuvem

A transição de modelos de machine learning de um notebook local para um ambiente de nuvem escalável requer uma sólida compreensão da arquitetura do modelo e da infraestrutura de nuvens.Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos essenciais necessários para criar, dimensionar e manter sistemas prontos para produção. Você passará de entender a terminologia básica de machine learning para escrever código TensorFlow limpo e escalável otimizado para implantação em nuvem.Através de explicações escritas estruturadas e passo a passo práticos de código, você aprenderá a automatizar pipelines, gerenciar a ingestão de dados e monitorar modelos em produção. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de aprendizado de máquina, terminologia de nuvem e arquitetura do TensorFlow. - Crie pipelines de entrada escaláveis usando conjuntos de dados TensorFlow otimizados para armazenamento em nuvem. - Configure estratégias de treinamento distribuídas para treinar modelos de grande escala de forma eficiente. - Implantar modelos treinados para endpoints de nuvem para previsões em tempo real e em lote. - Implemente práticas modernas de MLOps, incluindo automação de pipeline e monitoramento de modelos. - Aplique as melhores práticas para alocação de recursos e otimização de custos em ambientes de nuvem. O currículo começa com definições fundamentais e conceitos básicos do TensorFlow antes de orientá-lo através do design do pipeline de dados, treinamento distribuído e estratégias de implantação em nuvem.Você estudará implementações completas de código e padrões arquitetônicos projetados para sistemas de produção do mundo real. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de aprendizado de máquina, cientistas de dados e desenvolvedores que desejam dimensionar seus modelos.Não é necessária experiência prévia em nuvem, pois começamos com os conceitos básicos absolutos dos fluxos de trabalho baseados em nuvens. Comece a ler hoje mesmo para criar e implantar seu primeiro pipeline de machine learning na nuvem pronto para produção.