Erstellen von Machine Learning-Pipelines in der Google Cloud

Die Übertragung von Machine-Learning-Modellen von lokalen Notebooks auf die Produktion erfordert robuste, automatisierte Workflows. Dieser Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte für das Entwerfen, Ausführen und Verwalten von Machine Learning-Pipelines in der Google Cloud. Sie erfahren, wie Sie von manuellen Modelltrainings zu automatisierten, wiederholbaren Prozessen übergehen. Durch detaillierte schriftliche Erläuterungen und strukturierte Code-Walkthroughs erwerben Sie die praktischen Fähigkeiten, die erforderlich sind, um die Datenaufnahme, das Modelltraining und die Bereitstellung mit branchenüblichen Cloud-Tools zu strukturieren. Was Sie lernen: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte und die grundlegende Terminologie der Machine Learning-Pipeline; Erstellen Sie automatisierte Trainings-Workflows mit TensorFlow und Cloud-Orchestrierungstools; Implementieren Sie Metadatenverfolgung und Abstammung, um Pipeline-Ausführungen zu überwachen; Konfigurieren Sie Datenaufnahme- und Vorverarbeitungsstufen für skalierbares Training; Bereitstellen Sie trainierte Modelle, um Anwenden grundlegender MLOps-Verfahren zur Wartung und Aktualisierung von Produktionspipelines. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Pipeline-Architektur, bevor Sie Schritt für Schritt durch die Code-Implementierungen für jede Pipelinestufe geführt werden. Sie lernen praktische Beispiele für die Datenaufbereitung, die Orchestrierung des Modelltrainings und die automatisierte Bereitstellung kennen. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende ML-Ingenieure, Data Scientists und Entwickler, die neu in Cloud-basierten Workflows sind, ohne dass vorherige Erfahrungen im Bereich Cloud Engineering erforderlich sind. Lesen Sie noch heute weiter, um Ihre erste produktionsfähige Machine Learning-Pipeline in der Cloud zu erstellen.