Machine Learning con TensorFlow sul Cloud

Scalare i modelli di machine learning da un ambiente locale al cloud è un'abilità fondamentale per gli sviluppatori e i data scientist moderni. Il passaggio dei tuoi flussi di lavoro all'infrastruttura cloud ti consente di addestrare modelli più grandi e di fornire previsioni in modo efficiente. In questo corso basato su testo, imparerai come progettare, addestrare e distribuire pipeline di machine learning utilizzando TensorFlow su piattaforme cloud. Inizierai con i concetti fondamentali del machine learning e progredirai fino alla costruzione di modelli pronti per la produzione utilizzando risorse cloud scalabili. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali del machine learning, la terminologia e i flussi di lavoro di pre-elaborazione dei dati. - Costruire e addestrare reti neurali utilizzando le API di TensorFlow e Keras. - Configurare pipeline di dati scalabili utilizzando gli strumenti di TensorFlow progettati per grandi set di dati. - Distribuire modelli addestrati su endpoint cloud per previsioni in tempo reale e batch. - Applicare i principi di base di MLOps per monitorare, versionare e gestire i tuoi modelli ospitati nel cloud. Il corso ti guida passo dopo passo attraverso la configurazione del tuo ambiente, la scrittura di codice TensorFlow pulito e lo sfruttamento dei servizi cloud per scalare l'addestramento e la distribuzione. Studierai spiegazioni pratiche e scritte e frammenti di codice progettati per aumentare la tua fiducia. Questo corso è progettato per i principianti che desiderano trasferire le proprie competenze di machine learning al cloud. Non è richiesta alcuna esperienza cloud precedente, sebbene una conoscenza di base di Python sia utile. Inizia a leggere oggi per portare i tuoi modelli di machine learning sul cloud.