Questo corso tratta la progettazione e la creazione di una pipeline di dati di input TensorFlow, la realizzazione di modelli ML con TensorFlow e Keras, il miglioramento dell'accuratezza dei modelli ML, la scrittura di modelli ML per l'uso su larga scala e la scrittura di modelli ML specializzati.
TensorFlow on Google Cloud - Italiano
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Unterrichtet auf Italienisch
Kurs
Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.
Dozent: Google Cloud Training
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 13 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Creare modelli di machine learning TensorFlow e Keras e descriverne i componenti chiave.
Utilizzare la libreria tf.data per manipolare dati e 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.
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Juni 2024
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4 Quizzes
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
Questo modulo fornisce una panoramica del corso e dei suoi obiettivi.
Das ist alles enthalten
1 Video
Questo modulo introduce il framework di TensorFlow e ne presenta in anteprima i componenti principali, nonché la gerarchia generale delle API.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre1 Quiz
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.
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10 Videos1 Lektüre1 Quiz2 App-Elemente
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.
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10 Videos1 Lektüre1 Quiz2 App-Elemente
In questo modulo viene descritto come addestrare i modelli TensorFlow su larga scala utilizzando Vertex AI.
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3 Videos1 Lektüre1 Quiz1 App-Element
Questo modulo è un riepilogo del corso TensorFlow on Google Cloud.
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