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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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
13 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
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Récemment mis à jour !
juin 2024
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4 devoirs
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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 TensorFlow on Google Cloud.
Inclus
4 lectures
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