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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

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 13 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 13 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • 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.

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4 Aufgaben

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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 Aufgabe

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.

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 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.

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente

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

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

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

Das ist alles enthalten

4 Lektüren

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