Pipelines de Données et Déploiement de Modèles TensorFlow

Construire un modèle d'apprentissage automatique n'est que la moitié de la bataille ; la vraie valeur réside dans la mise de ce modèle entre les mains des utilisateurs. La transition de l'entraînement d'un modèle dans un notebook à son exécution efficace en production nécessite une solide compréhension des pipelines de données et des stratégies de déploiement diverses. Ce cours textuel vous guide à travers le processus de préparation des données et de déploiement des modèles TensorFlow sur diverses plateformes. Vous apprendrez à concevoir des pipelines de données haute performance, à optimiser les modèles pour des environnements aux ressources limitées et à servir des prédictions via les navigateurs web, les applications mobiles et les API cloud. Ce que vous apprendrez : - Comprendre le cycle de vie principal des modèles d'apprentissage automatique, de l'entraînement au déploiement en production. - Construire des pipelines d'entrée à haut débit en utilisant l'API tf.data, en implémentant les meilleures pratiques telles que la mise en cache et le préchargement. - Déployer des modèles d'apprentissage automatique interactifs directement dans le navigateur en utilisant TensorFlow.js. - Optimiser et convertir des modèles pour les appareils mobiles et IoT en utilisant TensorFlow Lite et la quantification post-entraînement. - Configurer une infrastructure évolutive de service de modèles en utilisant TensorFlow Serving et des modèles de déploiement prêts pour les conteneurs. Vous commencerez par explorer les concepts fondamentaux des pipelines de données avant de passer à des scénarios de déploiement pratiques. Grâce à des explications écrites détaillées et des extraits de code, vous maîtriserez les mécanismes d'adaptation des modèles pour les environnements web, mobiles et serveur. Ce cours est conçu pour les développeurs, les scientifiques des données et les ingénieurs d'apprentissage automatique aspirants qui ont une compréhension de base de Python et des concepts d'apprentissage automatique et qui souhaitent apprendre à déployer leurs modèles. Aucune expérience avancée en ingénierie de production n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour combler le fossé entre la théorie de l'apprentissage automatique et le déploiement en production.