Treinamento de modelos de machine learning com TensorFlow e Keras

Desenvolver uma compreensão intuitiva de como os modelos de machine learning aprendem é o primeiro passo para criar aplicativos inteligentes. Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos básicos de treinamento, salvamento e implantação de redes neurais sem barreiras matemáticas complexas. Você passará da compreensão do fluxo básico de dados para a construção de modelos preditivos funcionais. Ao ler explicações detalhadas e analisar exemplos de código estruturado, você dominará a mecânica fundamental dos pipelines de machine learning, desde dados de entrada brutos até inferência de modelos treinados. O que você aprenderá: Entenda a terminologia básica de aprendizado de máquina, redes neurais e loops de treinamento; Crie arquiteturas de redes neuais usando camadas Keras e operações do TensorFlow; Prepare e pré-processe dados estruturados e imagens para o consumo eficiente de modelos; Treine modelos de aprendizagem de máquina e monitore métricas de desempenho para evitar erros. Salve, exporte e carregue modelos treinados para estabelecer um fluxo de trabalho básico de MLOps; Aplique modelos treinadas para fazer previsões em dados novos e inéditos. O curso começa com terminologia essencial, descrevendo como os dados se movem através de um processador durante o treinamento. Você então progredirá através de módulos escritos passo a passo cobrindo a preparação do conjunto de dados, compilação do modelo, execução do treinamento e serialização final do modelo para produção. Este curso foi projetado para aspirantes a desenvolvedores, entusiastas de dados e iniciantes que procuram uma introdução clara e escrita ao aprendizado de máquina sem experiência prévia em IA. Comece a ler hoje mesmo para descobrir os fundamentos do treinamento de modelos e construir sua base de machine learning.