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:
- Creando un modelo
- Guardar un modelo
- Exportar el modelo a otro entorno
- Creando una API REST y usándola localmente
- Aprenda a crear una API REST de aprendizaje automático en un servidor virtual en la nube
- Creación de una API REST de aprendizaje automático sin servidor mediante Cloud Functions
- Implementar modelos de TensorFlow y Keras con TensorFlow Serving
- Implementar modelos de PyTorch
- Conversión de un modelo de PyTorch a formato TensorFlow usando ONNX
- Creación de API REST para modelos de Pytorch y TensorFlow
- Implementación de modelos de clasificador de texto y tf-idf para el análisis de sentimientos de Twitter
- Implementar modelos con TensorFlow.js y JavaScript
- Seguimiento de experimentos de entrenamiento e implementación del modelo con MLfLow
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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