Machine Learning en la Nube con TensorFlow: Pipelines de Extremo a Extremo

La transición de experimentos de machine learning locales a producción escalable en la nube puede resultar abrumadora. Este curso basado en texto te guía a través de los conceptos centrales de la creación, escalado y gestión de modelos de TensorFlow utilizando infraestructura moderna en la nube. Al completar este curso, pasarás de escribir código básico de machine learning a diseñar e implementar modelos listos para producción en la nube. Obtendrás una comprensión sólida de cómo los servicios en la nube manejan conjuntos de datos masivos, distribuyen cargas de trabajo de entrenamiento y automatizan el ciclo de vida del machine learning. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de machine learning, la terminología de la nube y la arquitectura de TensorFlow. - Crear y optimizar pipelines de entrada usando TensorFlow para una ingesta de datos eficiente. - Entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo en recursos de cómputo escalables en la nube. - Implementar modelos entrenados en puntos finales de la nube para predicciones en tiempo real y por lotes. - Implementar prácticas modernas de MLOps para monitorear, gestionar y automatizar tus flujos de trabajo de machine learning. El curso comienza con definiciones esenciales de machine learning y los conceptos básicos de TensorFlow antes de pasar al almacenamiento de datos en la nube, el entrenamiento distribuido y la implementación automatizada. A través de explicaciones escritas detalladas y análisis de código estructurado, construirás una comprensión completa de los flujos de trabajo de IA basados en la nube. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, desarrolladores de software y entusiastas de la nube que son nuevos en el machine learning en la nube. No se requiere experiencia previa en ingeniería en la nube. Comienza hoy tu viaje hacia el machine learning a escala en la nube.