Aprendizagem automática do Keras: crie, treine e implante na plataforma na nuvem

A transição da escrita de código de machine learning no seu computador local para a implantação de modelos escaláveis na nuvem é um passo fundamental para qualquer desenvolvedor.Este curso baseado em texto preenche essa lacuna, ensinando como criar, otimizar e implantar redes neurais robustas usando as ferramentas do Keras e do Cloud Platform. Você começará com os conceitos fundamentais de aprendizado profundo, aprenderá a estruturar dados e configurar camadas de rede neural.No final deste curso, você entenderá como fazer a transição de seus modelos Keras locais para pipelines de nuvem totalmente operacionais, prontos para atender previsões em escala. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de redes neurais, tensores e a API Keras. - Construa e treine modelos de aprendizado profundo para tarefas de regressão e classificação. - Otimize o desempenho do modelo usando técnicas de ajuste e regularização de hiperparâmetros. - Prepare e ingere grandes conjuntos de dados de forma eficiente usando práticas modernas de pipeline de dados. - Implantar modelos Keras treinados para endpoints do Cloud Platform para previsões em tempo real. - Aplique os princípios modernos do MLOps para monitorar, versionar e gerenciar seus modelos de machine learning implantados. O curso começa com definições básicas de machine learning e sintaxe básica do Keras antes de passar passo a passo pela preparação do conjunto de dados, treinamento de modelos e estratégias de implantação em nuvem.Você lerá explicações claras e estudará exemplos práticos de código projetados para aumentar sua confiança em cada estágio. Este curso é projetado para iniciantes que têm uma compreensão básica do Python e querem entrar no campo do aprendizado de máquina baseado em nuvem.Não é necessária experiência prévia com plataformas de aprendizado profundo ou nuvem. Comece a ler hoje mesmo para criar e lançar seus primeiros modelos de machine learning prontos para a nuvem.