Обучение машин с TensorFlow в облаке

Масштабирование моделей машинного обучения из локальной среды в облако — это ключевой навыок для современных разработчиков и специалистов по анализу данных. Перенос рабочих процессов в облачную инфраструктуру позволяет обучать более крупные модели и эффективно выполнять прогнозы. В этом текстовом курсе вы узнаете, как разрабатывать, тренировать и развертывать конвейеры машинного обучения с помощью TensorFlow на облачных платформах. Вы начнете с основных концепций машинного образования и перейдете к созданию готовых к производству моделей с использованием масштабируемых облачных ресурсов. Что вы узнаете: - Понять основные концепции машинного обучения, терминологию и рабочие процессы предварительной обработки данных. - Создание и обучение нейронных сетей с использованием TensorFlow и Keras API. - Настройте масштабируемые конвейеры данных с помощью инструментов TensorFlow, предназначенных для больших наборов данных. - Развертывание обученных моделей на облачных конечных точках для прогнозирования в реальном времени и пакетного прогнозирования. - Примените основные принципы MLOps для мониторинга, версии и управления моделями, размещенными в облаке. Курс пошагово продемонстрирует, как настроить среду, написать чистый код TensorFlow и использовать облачные сервисы для масштабирования обучения и развертывания. Вы изучите практические письменные объяснения и фрагменты кода, разработанные для повышения уверенности. Этот курс предназначен для новичков, которые хотят перенести свои навыки машинного обучения в облако. Предыдущий опыт работы в облаке не требуется, хотя полезно иметь базовое понимание Python. Начните читать сегодня, чтобы перенести свои модели машинного обучения в облако.