Machine Learning et TensorFlow sur l'infrastructure cloud

La science des données moderne nécessite plus que de simples scripts locaux. Elle exige la puissance du cloud pour former et servir des modèles à grande échelle. Ce cours fournit une base solide dans les flux de travail d'apprentissage automatique, de la préparation initiale des données au déploiement de modèles de qualité professionnelle dans un environnement cloud. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et l'architecture TensorFlow - Préparer et prétraiter de grands ensembles de données pour la formation basée sur le cloud - Construire et former des réseaux de neurones en utilisant l'API Keras dans TensorFlow - Déployer des modèles en production à l'aide de services d'hébergement cloud natifs modernes - Appliquer les bases de MLOps pour gérer les versions de modèle et le suivi des performances - Pratiquer l'écriture de code évolutif adapté aux environnements informatiques distribués En commençant par la terminologie de base et les définitions fondamentales, le programme passe en revue les éléments essentiels de l'ingénierie des données avant de plonger dans le développement de modèles et les stratégies de déploiement dans le cloud. Ce cours est conçu pour les débutants qui souhaitent passer de l'expérimentation locale à l'apprentissage automatique professionnel basé sur le cloud.