क्लाउड प्लेटफॉर्म पर TensorFlow के साथ मशीन लर्निंग

स्थानीय मशीन लर्निंग प्रयोगों से स्केलेबल, उत्पादन-तैयार प्रणालियों में संक्रमण के लिए फ्रेमवर्क डिज़ाइन और क्लाउड डिप्लॉयमेंट दोनों की ठोस समझ आवश्यक है। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको मूलभूत मशीन लर्निंग अवधारणाओं से लेकर क्लाउड में प्रशिक्षित मॉडल को डिप्लॉय करने तक मार्गदर्शन करता है। आप समझेंगे कि अपने कोड को कैसे संरचित करें, डेटा पाइपलाइन का प्रबंधन कैसे करें, और पूर्व मशीन लर्निंग अनुभव की आवश्यकता के बिना क्लाउड स्केलेबिलिटी का लाभ कैसे उठाएं। आप क्या सीखेंगे: - मूलभूत स्तर से मुख्य मशीन लर्निंग अवधारणाओं और TensorFlow आर्किटेक्चर को समझें - उच्च-स्तरीय Keras API और कुशल डेटा पाइपलाइन का उपयोग करके भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाएं और प्रशिक्षित करें - वास्तविक समय और बैच भविष्यवाणियों के लिए प्रशिक्षित मॉडल को क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर पर डिप्लॉय करें - अपने मॉडल जीवनचक्र की निगरानी, ​​वर्जनिंग और प्रबंधन के लिए बुनियादी MLOps सिद्धांतों को लागू करें - बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण वर्कलोड को संभालने के लिए क्लाउड स्टोरेज और कंप्यूट संसाधनों को कॉन्फ़िगर करें यह कोर्स आवश्यक शब्दावली और गणितीय अंतर्ज्ञान से शुरू होता है, जिसके बाद चरण-दर-चरण लिखित कोड कार्यान्वयन (implementations) की जानकारी दी जाती है। आप साधारण रिग्रेशन मॉडल से लेकर पूरी तरह से डिप्लॉय की गई क्लाउड पाइपलाइन तक प्रगति करेंगे। यह बुनियादी Python ज्ञान वाले शुरुआती डेवलपर्स, डेटा विश्लेषकों और महत्वाकांक्षी इंजीनियरों के लिए डिज़ाइन किया गया है। किसी पूर्व मशीन लर्निंग या क्लाउड अनुभव की आवश्यकता नहीं है। स्केलेबल मशीन लर्निंग में अपनी यात्रा आज ही शुरू करें।