Dies ist eine Übung zum Selbststudium, die in der Google Cloud-Konsole stattfindet. In dieser Übung lernen Sie, wie Sie Ihre eigenen Pipelines für maschinelles Lernen mit TensorFlow Extended (TFX) und Apache Airflow als Orchestrator erstellen.

Orchestrierung einer TFX-Pipeline mit Airflow
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Was Sie lernen werden
Sie lernen, wie man eine ML-Pipeline mit TFX erstellt
Sie werden einem typischen ML-Entwicklungsprozess folgen
Ingesting, Verstehen und Bereinigen von Daten, Feature Engineering, Training, Analysieren der Modellleistung, Spülen, Wiederholen und Bereit für die Produktion
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: Google Cloud-Plattform
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Cloud Computing
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Modell-Einsatz
- Kategorie: Apache Airflow
Wichtige Details

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Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung

Über dieses Projekt
Dozent

von
Was Sie beim Lernen erwartet
Praktisches, projektbasiertes Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen, indem Sie berufsbezogene Aufgaben anhand von detaillierten Anweisungen lösen.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einer Cloud-Umgebung auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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