This course covers designing and building a TensorFlow input data pipeline, building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models, writing ML models for scaled use, and writing specialized ML models.
TensorFlow on Google Cloud
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Enseigné en Anglais
Instructeur : Google Cloud Training
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Cours
Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux
4.4
(2,763 avis)
|
89%
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
13 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Create TensorFlow and Keras machine learning models and describe their key components.
Use the tf.data library to manipulate data and large datasets.
Use the Keras Sequential and Functional APIs for simple and advanced model creation.
Train, deploy, and productionalize ML models at scale with Vertex AI.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : keras
- Catégorie : Build Input Data Pipeline
Détails à connaître
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Évaluations
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Il y a 6 modules dans ce cours
This module provides an overview of the course and its objectives.
Inclus
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This module introduces the TensorFlow framework and previews its main components as well as the overall API hierarchy.
Inclus
4 vidéos1 lecture1 quiz
Data is the a crucial component of a machine learning model. Collecting the right data is not enough. You also need to make sure you put the right processes in place to clean, analyze and transform the data, as needed, so that the model can take the most signal of it as possible. In this module we discuss training on large datasets with tf.data, working with in-memory files, and how to get the data ready for training. Then we discuss embeddings, and end with an overview of scaling data with tf.keras preprocessing layers.
Inclus
10 vidéos1 lecture1 quiz2 éléments d'application
In this module, we discuss activation functions and how they are needed to allow deep neural networks to capture nonlinearities of the data. We then provide an overview of Deep Neural Networks using the Keras Sequential and Functional APIs. Next we describe model subclassing, which offers greater flexibility in model building. The module ends with a lesson on regularization.
Inclus
10 vidéos1 lecture1 quiz2 éléments d'application
In this module, we describe how to train TensorFlow models at scale using Vertex AI.
Inclus
3 vidéos1 lecture1 quiz1 élément d'application
This module is a summary of the TensorFlow on Google Cloud course.
Inclus
4 lectures
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.5 (184 évaluations)Offert par
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