Hệ thống học máy sản xuất: Thiết kế Cloud ML có thể mở rộng

Chuyển một mô hình học máy từ một môi trường địa phương sang một hệ thống sẵn sàng sản xuất đòi hỏi một sự thay đổi trong tư duy từ dự đoán đơn giản đến kiến trúc hệ thống mạnh mẽ. Bạn sẽ chuyển từ viết mã mô hình cơ bản để hiểu cách toàn bộ các đường ống ML hoạt động theo quy mô, chuẩn bị cho bạn hợp tác hiệu quả trên cơ sở hạ tầng đám mây hiện đại. Bạn sẽ học được: - Hiểu được sự khác biệt cốt lõi giữa huấn luyện tĩnh và động và các chiến lược suy luận. - Tìm hiểu kiến trúc huấn luyện phân tán sử dụng TensorFlow và phần cứng chuyên dụng như TPU. - Thiết kế các đường ống tự động xử lý việc hấp thụ dữ liệu, huấn luyện mô hình và triển khai liên tục. - Apply hiện đại MLOps thực tiễn tốt nhất cho mô hình giám sát, phát hiện trôi dạt, và theo dõi hiệu suất. - Cấu hình cơ sở hạ tầng phục vụ có thể mở rộng để xử lý thời gian thực và dự đoán hàng loạt. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản của hệ thống ML sản xuất, sau đó hướng dẫn bạn từng bước qua các mô hình đào tạo, tính toán phân tán và giám sát mô hình trực tiếp. Được thiết kế cho các kỹ sư ML tham vọng, các nhà khoa học dữ liệu và các nhà phát triển mới triển khai đám mây, khóa học này không yêu cầu kinh nghiệm sản xuất trước và bắt đầu với các khái niệm cơ bản.