Keras Machine Learning: Bina, Latih, dan Guna di Cloud Platform

Peralihan daripada menulis kod pembelajaran mesin pada komputer tempatan anda kepada menggunakan model berskala di awan adalah langkah kritikal bagi mana-mana pembangun. Kursus berasaskan teks ini merapatkan jurang tersebut dengan mengajar anda cara membina, mengoptimumkan, dan menggunakan rangkaian neural yang teguh menggunakan Keras dan alatan Cloud Platform. Anda akan bermula dengan konsep asas pembelajaran mendalam (deep learning), mempelajari cara menyusun data dan mengkonfigurasi lapisan rangkaian neural. Menjelang akhir kursus ini, anda akan memahami cara menukar model Keras tempatan anda menjadi saluran paip awan yang beroperasi sepenuhnya, bersedia untuk menyampaikan ramalan secara berskala. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami konsep asas rangkaian neural, tensor, dan Keras API. - Membina dan melatih model pembelajaran mendalam untuk tugas regresi dan klasifikasi. - Mengoptimumkan prestasi model menggunakan penalaan hiperparameter (hyperparameter tuning) dan teknik regularisasi. - Menyediakan dan mengambil set data besar dengan cekap menggunakan amalan saluran paip data moden. - Menggunakan model Keras yang terlatih ke titik akhir Cloud Platform untuk ramalan masa nyata. - Mengaplikasikan prinsip MLOps moden untuk memantau, membuat versi, dan mengurus model pembelajaran mesin anda yang telah digunakan. Kursus ini bermula dengan definisi pembelajaran mesin teras dan sintaks Keras asas sebelum bergerak langkah demi langkah melalui penyediaan set data, latihan model, dan strategi penggunaan awan. Anda akan membaca penjelasan yang jelas dan mengkaji contoh kod praktikal yang direka untuk membina keyakinan anda pada setiap peringkat. Kursus ini direka untuk pemula yang mempunyai pemahaman asas tentang Python dan ingin memasuki bidang pembelajaran mesin berasaskan awan. Tiada pengalaman terdahulu dengan pembelajaran mendalam atau platform awan diperlukan. Mula membaca hari ini untuk membina dan melancarkan model pembelajaran mesin sedia awan pertama anda.