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Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud - Italiano

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Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud - Italiano

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Instructeur : Google Cloud Training

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Progettare e creare una pipeline di dati di input TensorFlow.

  • Utilizzare la libreria tf.data per manipolare dati in set di dati di grandi dimensioni.

  • Utilizzare le API Keras Sequential e Functional per creare modelli semplici e avanzati.

  • Addestrare, eseguire il deployment e implementare in produzione i modelli ML su larga scala con Vertex AI.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Scalability
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Model Optimization
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Artificial Neural Networks
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Data Transformation
  • Catégorie : Data Cleansing
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Cloud Deployment
  • Catégorie : Data Preprocessing

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Keras (Neural Network Library)

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Italien

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Il y a 6 modules dans ce cours

Questo modulo fornisce una panoramica del corso e dei suoi obiettivi.

Inclus

1 vidéo

Questo modulo introduce il framework di TensorFlow e ne presenta in anteprima i componenti principali, nonché la gerarchia generale delle API.

Inclus

4 vidéos1 lecture1 devoir

I dati sono un componente fondamentale di un modello di machine learning. Non basta, però, raccogliere i dati giusti. È necessario anche assicurarsi di mettere in atto i processi giusti per pulire, analizzare e trasformare i dati, se necessario, in modo che il modello possa sfruttarli al meglio. In questo modulo parleremo dell'addestramento su set di dati di grandi dimensioni con tf.data, dell'utilizzo dei file in memoria e di come preparare i dati per l'addestramento. Quindi discuteremo degli incorporamenti e termineremo con una panoramica sulla scalabilità dei dati con gli strati di pre-elaborazione di tf.keras.

Inclus

10 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application

In questo modulo esaminiamo le funzioni di attivazione e come vengono utilizzate per permettere alle reti neurali profonde di acquisire le non linearità dei dati. Quindi forniamo una panoramica delle reti neurali profonde utilizzando le API Keras Sequential e Functional. Successivamente, descriviamo la suddivisione in sottoclassi dei modelli, in modo da avere una maggiore flessibilità nella creazione dei modelli. Il modulo termina con una lezione sulla regolarizzazione.

Inclus

10 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application

In questo modulo viene descritto come addestrare i modelli TensorFlow su larga scala utilizzando Vertex AI.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

Questo modulo è un riepilogo del corso Build, Train, and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud.

Inclus

4 lectures

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