Skalowanie modeli uczenia maszynowego za pomocą TensorFlow i infrastruktury chmurowej

Przenoszenie modeli uczenia maszynowego z lokalnego notebooka do skalowalnego środowiska chmurowego wymaga solidnego zrozumienia zarówno architektury modelu, jak i infrastruktury chmury.Ten kurs tekstowy prowadzi przez podstawowe pojęcia potrzebne do budowania, skalowania i utrzymywania systemów gotowych do produkcji. Poprzez uporządkowane pisemne wyjaśnienia i praktyczne przewodniki po kodzie dowiesz się, jak zautomatyzować potoki, zarządzać pobieraniem danych i monitorować modele w produkcji.Poprzez szczegółowe wyjaśnianie i praktyczny przewodnik po kodach nauczysz się, w jaki sposób zautomatyzowac potoki danych, zarządać pobraniem danych i zarządzanie modelami w produkcjach. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje uczenia maszynowego, terminologię chmury i architekturę TensorFlow. - Twórz skalowalne potoki wejściowe za pomocą zestawów danych TensorFlow zoptymalizowanych pod kątem przechowywania w chmurze. - Skonfiguruj rozproszone strategie szkoleniowe, aby skutecznie szkolić modele na dużą skalę. - Wdrażaj wyszkolone modele w punktach końcowych chmury w celu prognozowania w czasie rzeczywistym i wsadowym. - Wdrażaj nowoczesne praktyki MLOps, w tym automatyzację rurociągów i monitorowanie modeli. - Zastosuj najlepsze praktyki alokacji zasobów i optymalizacji kosztów w środowiskach chmurowych. Program nauczania zaczyna się od podstawowych definicji i podstawowych koncepcji TensorFlow, a następnie prowadzi przez projektowanie potoków danych, szkolenia rozproszone i strategie wdrażania w chmurze.Będziesz uczyć się kompletnych implementacji kodu i wzorców architektonicznych zaprojektowanych dla rzeczywistych systemów produkcyjnych. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów uczenia maszynowego, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą skalować swoje modele.Wcześniejsze doświadczenie w chmurze nie jest wymagane, ponieważ zaczynamy od absolutnych podstaw przepływów pracy w chmurze. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować i wdrożyć swój pierwszy gotowy do produkcji potok uczenia maszynowego w chmurze.