Implementación del modelo de aprendizaje profundo de aprendizaje automático - Freecoursesite

Implementación del modelo de aprendizaje profundo de aprendizaje automático - Freecoursesite

Sirviendo TensorFlow Keras PyTorch Python modelo Flask Serverless REST API MLOps MLflow Cloud GCP NLP tensorflow.js deploy

Lo que aprenderás

Implementación del modelo de aprendizaje profundo de aprendizaje automático - Freecoursesite

  • Técnicas de implementación de modelos de aprendizaje profundo de aprendizaje automático
  • Creación de modelos simples con Scikit-Learn, TensorFlow y PyTorch
  • Implementación de modelos de aprendizaje automático en instancias de la nube
  • TensorFlow Sirviendo y extrayendo pesos de modelos de PyTorch
  • Creación de API REST sin servidor para modelos de aprendizaje automático
  • Implementación de modelos de clasificador de texto y tf-idf para el análisis de sentimientos de Twitter
  • Implementar modelos con TensorFlow js y JavaScript
  • Experimento e implementación de Machine Learning usando MLflow

Requisitos

  • Se requiere experiencia previa en aprendizaje automático y aprendizaje profundo, pero no es imprescindible, ya que también cubrimos el proceso de creación de modelos.

Descripción

En este curso, aprenderá a implementar modelos de aprendizaje automático mediante diversas técnicas.

Estructura del curso:

  1. Creando un modelo
  2. Guardar un modelo
  3. Exportar el modelo a otro entorno
  4. Creando una API REST y usándola localmente
  5. Aprenda a crear una API REST de aprendizaje automático en un servidor virtual en la nube
  6. Creación de una API REST de aprendizaje automático sin servidor mediante Cloud Functions
  7. Implementar modelos de TensorFlow y Keras con TensorFlow Serving
  8. Implementar modelos de PyTorch
  9. Conversión de un modelo de PyTorch a formato TensorFlow usando ONNX
  10. Creación de API REST para modelos de Pytorch y TensorFlow
  11. Implementación de modelos de clasificador de texto y tf-idf para el análisis de sentimientos de Twitter
  12. Implementar modelos con TensorFlow.js y JavaScript
  13. Seguimiento de experimentos de entrenamiento e implementación del modelo con MLfLow
LEER
El curso completo de dominio de mapas mentales para el éxito

En este curso se cubrirán los conceptos básicos de Python y la construcción de modelos de aprendizaje automático con Scikit-learn. También aprenderá a construir e implementar una red neuronal usando TensorFlow Keras y PyTorch. Se requiere una cuenta de prueba gratuita de Google Cloud (GCP) para probar algunos de los laboratorios diseñados para el entorno de la nube.

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