Машинное обучение с Keras: создание, обучение и развертывание в облаке

Переход от написания кода машинного обучения на локальном компьютере к развертыванию масштабируемых моделей в производственной среде является одним из важнейших шагов для современных разработчиков. Keras делает создание моделей глубокого обучения очень интуитивно понятным, но масштабирование и развертывание их на облачной инфраструктуре требует структурированного, поэтапного подхода. Этот текстовый курс поможет вам пройти весь жизненный цикл проекта машинного обучения. Вы пройдете путь от понимания основных концепций нейронных сетей до обучения, оптимизации и развертывания готовых к производству моделей на облачных платформах. Что вы узнаете: - Понимание основополагающих принципов глубокого обучения, нейронных сетей и API Keras. - Создание и обучение надежных моделей машинного обучения с использованием TensorFlow и Keras. - Оптимизация производительности модели путем настройки гиперпараметров и повышения точности обучения. - Разверните обученные модели в облачные службы ML для масштабируемых прогнозов в реальном мире. - Примените современные принципы MLOps для автоматизации и мониторинга конвейеров развертывания модели. Вы начнете с основной терминологии и базовых архитектур нейронных сетей, прежде чем перейти к практическому созданию модели. Затем программа поможет вам освоить методы обучения, оценки моделей и стратегии развертывания с использованием современных облачных служб машинного обучения. Этот курс предназначен для начинающих, начинающих ученых данных и разработчиков, желающих войти в мир облачного машинного обучения. Не требуется предыдущий опыт работы с глубоким обучением или облачной архитектурой. Начните свой путь к облачному машинному обучению уже сегодня.