Inferencia de TensorFlow: Hacer predicciones

¿Quiere ir más allá del entrenamiento de modelos y comenzar a poner sus modelos de aprendizaje automático a trabajar haciendo predicciones?Comprender cómo usar de manera efectiva los modelos preentrenados es una habilidad crucial para cualquier aspirante a practicante de aprendizajes automáticos. Este curso le proporcionará las habilidades fundamentales para cargar, comprender y utilizar de manera efectiva modelos preentrenados de TensorFlow para realizar predicciones del mundo real.Obtendrá claridad en toda la canalización de inferencia, desde la carga del modelo hasta la interpretación de los resultados, lo que le permitirá integrar las capacidades de aprendizaje automático en sus aplicaciones. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos básicos de la inferencia de aprendizaje automático y su papel en el despliegue * Cargar e inspeccionar modelos de TensorFlow entrenados en el formato SavedModel moderno * Preparar nuevos datos para la inferencia y ejecutar predicciones utilizando modelos cargados * Interpretar los resultados de predicción y evaluar el rendimiento del modelo básico * Explorar estrategias básicas para implementar modelos de TensorFlow para servir predicciones * Practicar el uso de firmas de modelo y tensores de entrada / salida para la inferencia robusta El curso comienza con conceptos fundamentales de inferencia y tipos de modelos, luego lo guía a través de pasos prácticos para cargar modelos, preparar datos y obtener predicciones.Progresará a través del uso de ejemplos prácticos que solidifican su comprensión del proceso de inferenza. Este curso está diseñado para principiantes en aprendizaje automático y Python que desean aprender a usar modelos preentrenados de TensorFlow para hacer predicciones.No se requiere experiencia previa con la implementación de modelos de TenzorFlow. Comience su viaje para usar con confianza los modelos de aprendizaje automático para las predicciones hoy mismo.