Tworzenie potoków uczenia maszynowego w Google Cloud

Przenoszenie modeli uczenia maszynowego z lokalnych notebooków do produkcji wymaga solidnych, zautomatyzowanych procesów roboczych. Ten kurs przeprowadzi Cię przez podstawowe koncepcje projektowania, wykonywania i zarządzania potokami uczenia maszynowego w Google Cloud. Zrozumiesz, jak przejść od ręcznego treningu modelu do zautomatyzowanych, powtarzalnych procesów. Dzięki szczegółowym pisemnym wyjaśnieniom i uporządkowanym przewodnikom po kodzie zdobędziesz praktyczne umiejętności potrzebne do ustrukturyzowania pobierania danych, szkolenia modelu i wdrażania za pomocą standardowych narzędzi chmurowych. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowych pojęć potoku uczenia maszynowego i podstawowej terminologii; Budowanie zautomatyzowanych przepływów pracy szkoleniowych za pomocą TensorFlow i narzędzi do orkiestracji w chmurze; Wdrożenie śledzenia metadanych i linii do monitorowania uruchomień potoku; Konfigurowanie etapów pobierania danych i przetwarzania wstępnego w celu skalowalnego szkolenia; Wdrażanie wyszkolonych modeli do Zastosuj podstawowe praktyki MLOps w celu utrzymania i aktualizacji potoków produkcyjnych. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i architektury rurociągu, zanim przeprowadzi Cię krok po kroku przez implementacje kodu dla każdego etapu ruropływu. Będziesz uczyć się praktycznych przykładów przygotowania danych, orkiestracji szkolenia modelu i zautomatyzowanego wdrażania. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów ML, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy nie znają przepływów pracy w chmurze, bez wcześniejszego doświadczenia w inżynierii chmury. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować swój pierwszy gotowy do produkcji potok uczenia maszynowego w chmurze.