Aprendizaje automático y TensorFlow en la infraestructura de la nube

La ciencia de datos moderna requiere más que solo scripts locales; exige el poder de la nube para entrenar y servir modelos a escala.Este curso proporciona una base sólida en los flujos de trabajo de aprendizaje automático, desde la preparación inicial de datos hasta la implementación de modelos de nivel profesional en un entorno de nube. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de aprendizaje automático y la arquitectura de TensorFlow - Prepare y preprocese grandes conjuntos de datos para capacitación basada en la nube - Construir y entrenar redes neuronales utilizando la API de Keras dentro de TensorFlow - Implemente modelos en producción utilizando servicios de alojamiento nativos en la nube modernos - Aplique los conceptos básicos de MLOps para administrar las versiones de modelos y el seguimiento del rendimiento - Practicar la escritura de código escalable adecuado para entornos de computación distribuida Comenzando con la terminología básica y las definiciones fundamentales, el plan de estudios pasa por los aspectos esenciales de la ingeniería de datos antes de sumergirse en el desarrollo de modelos y las estrategias de implementación en la nube. Este curso está diseñado para principiantes que buscan la transición de la experimentación local al aprendizaje automático profesional basado en la nube.