Cloud-basiertes Machine Learning mit TensorFlow: End-to-End-Pipelines

Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Kernkonzepte des Aufbaus, der Skalierung und der Verwaltung von TensorFlow-Modellen unter Verwendung einer modernen Cloud-Infrastruktur und zeigt Ihnen, wie Sie die Leistung Ihrer Tensorflow-Modelle verbessern können. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie produktionsfähige Modelle in der Cloud erstellen und bereitstellen. Sie erfahren, wie Cloud-Services mit großen Datensätzen umgehen, Trainings-Workloads verteilen und den Lebenszyklus von Machine Learning automatisieren. Weitere Informationen Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens, Cloud-Terminologie und TensorFlow-Architektur. - Erstellen und optimieren Sie Eingabepipelines mit TensorFlow für eine effiziente Datenaufnahme. - Trainieren und bewerten Sie Deep-Learning-Modelle auf skalierbaren Cloud-Computing-Ressourcen. - Bereitstellen trainierter Modelle für Cloud-Endpunkte für Echtzeit- und Batch-Vorhersagen. - Implementieren Sie moderne MLOps-Verfahren, um Ihre Machine-Learning-Workflows zu überwachen, zu verwalten und zu automatisieren. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen des maschinellen Lernens und den Grundlagen von TensorFlow, bevor Sie sich der Cloud-Datenspeicherung, dem verteilten Training und der automatisierten Bereitstellung widmen.Durch detaillierte schriftliche Erklärungen und strukturierte Codeanalyse erhalten Sie ein vollständiges Verständnis der cloudbasierten KI-Workflows. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende Data Scientists, Softwareentwickler und Cloud-Enthusiasten, die sich noch nicht mit maschinellem Lernen in der Cloud beschäftigen. Starten Sie noch heute Ihre Reise ins Cloud-Maschinelle Lernen.