Apprentissage automatique avec TensorFlow sur le Cloud

La mise à l'échelle des modèles d'apprentissage automatique d'un environnement local vers le cloud est une compétence essentielle pour les développeurs et les scientifiques de données modernes. La transition de vos flux de travail vers une infrastructure cloud vous permet d'entraîner des modèles plus grands et de servir des prédictions efficacement. Dans ce cours textuel, vous apprendrez à concevoir, entraîner et déployer des pipelines d'apprentissage automatique à l'aide de TensorFlow sur des plateformes cloud. Vous commencerez par les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et progresserez vers la création de modèles prêts pour la production à l'aide de ressources cloud évolutives. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, la terminologie et les flux de travail de prétraitement des données. - Créer et entraîner des réseaux neuronaux à l'aide des API TensorFlow et Keras. - Configurer des pipelines de données évolutifs à l'aide d'outils TensorFlow conçus pour de grands ensembles de données. - Déployer des modèles entraînés sur des points de terminaison cloud pour des prédictions en temps réel et par lots. - Appliquer des principes de base de MLOps pour surveiller, versionner et gérer vos modèles hébergés dans le cloud. Le cours vous guide étape par étape dans la configuration de votre environnement, l'écriture de code TensorFlow propre et l'exploitation des services cloud pour faire évoluer votre entraînement et votre déploiement. Vous étudierez des explications écrites pratiques et des extraits de code conçus pour renforcer votre confiance. Ce cours est conçu pour les débutants qui souhaitent transférer leurs compétences en apprentissage automatique vers le cloud. Aucune expérience préalable du cloud n'est requise, bien qu'une compréhension de base de Python soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour amener vos modèles d'apprentissage automatique dans le cloud.