TensorFlow ve Bulut Altyapısı ile Makine Öğrenme Modelleri Ölçeklendirme

Makine öğrenimi modellerinin yerel bir dizüstü bilgisayardan ölçeklenebilir bir bulut ortamına geçişi hem model mimarisinin hem de bulut altyapısının sağlam bir anlayışını gerektirir.Bu metin tabanlı kurs, üretim hazır sistemleri inşa etmek, ölçeklendirmek ve bakım yapmak için gerekli temel kavramları size gösterir. Çekirdek makine öğrenimi terminolojisini anlamaktan, bulut dağıtımı için optimize edilmiş temiz, ölçeklenebilir TensorFlow kodu yazmaya ilerleyeceksiniz.Yapısal yazılı açıklamalar ve pratik kod yürüyüşleri yoluyla, boru hatlarını otomatikleştirme, veri alımı yönetme ve üretimde modelleri izleme yöntemlerini öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Temel makine öğrenimi kavramları, bulut terminolojisi ve TensorFlow mimarisini anlayın. - Bulut depolama için optimize edilmiş TensorFlow veri kümelerini kullanarak ölçeklenebilir giriş boru hatları oluşturun. - Büyük ölçekli modelleri verimli bir şekilde eğitmek için dağıtılmış eğitim stratejilerini ayarlayın. - Gerçek zamanlı ve parti tahminleri için bulut son noktalarına eğitilmiş modeller yerleştirin. - Boru hattı otomasyonu ve model izleme de dahil olmak üzere modern MLOps uygulamalarını uygulamak. - Bulut ortamlarında kaynak tahsisi ve maliyet optimizasyonu için en iyi uygulamaları uygulayın. Müfredat temel tanımlamalar ve temel TensorFlow kavramlarıyla başlar ve sonra veri boru hattı tasarımı, dağıtılmış eğitim ve bulut dağıtım stratejileri boyunca size rehberlik eder.Gerçek dünya üretim sistemleri için tasarlanmış tam kod uygulamaları ve mimari paternleri inceleyeceksiniz. Bu kurs, modellerini ölçeklendirmek isteyen umut vadeden makine öğrenimi mühendisi, veri bilimci ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Bulut tabanlı iş akışlarının mutlak temelleriyle başladığımız için önceden bulut deneyimi gerekmez. İlk üretim hazırlığı bulut makine öğrenimi boru hattınızı oluşturmak ve dağıtmak için bugün okumaya başlayın.