Apprentissage automatique avec Keras : Créer, entraîner et déployer sur la plateforme cloud

Passer de l'écriture de code d'apprentissage automatique sur votre ordinateur local au déploiement de modèles évolutifs dans le cloud est une étape essentielle pour tout développeur. Ce cours textuel comble cette lacune en vous apprenant à construire, optimiser et déployer des réseaux neuronaux robustes à l'aide de Keras et des outils de la plateforme cloud. Vous commencerez par les concepts fondamentaux du deep learning, en apprenant à structurer les données et à configurer les couches de réseaux neuronaux. À la fin de ce cours, vous comprendrez comment faire passer vos modèles Keras locaux dans des pipelines cloud entièrement opérationnels, prêts à servir des prédictions à grande échelle. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux des réseaux neuronaux, des tenseurs et de l'API Keras. - Construire et entraîner des modèles de deep learning pour des tâches de régression et de classification. - Optimiser les performances du modèle à l'aide du réglage des hyperparamètres et des techniques de régularisation. - Préparer et ingérer efficacement de grands ensembles de données à l'aide de pratiques modernes de pipelines de données. - Déployer des modèles Keras entraînés sur des points d'accès de la plateforme cloud pour des prédictions en temps réel. - Appliquer des principes MLOps modernes pour surveiller, versionner et gérer vos modèles d'apprentissage automatique déployés. Le cours commence par les définitions de base de l'apprentissage automatique et la syntaxe Keras de base avant de passer étape par étape à la préparation des ensembles de données, à l'entraînement des modèles et aux stratégies de déploiement cloud. Vous lirez des explications claires et étudierez des exemples de code pratiques conçus pour renforcer votre confiance à chaque étape. Ce cours est conçu pour les débutants qui ont une compréhension de base de Python et souhaitent entrer dans le domaine de l'apprentissage automatique basé sur le cloud. Aucune expérience préalable du deep learning ou des plateformes cloud n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour créer et lancer vos premiers modèles d'apprentissage automatique prêts pour le cloud.