Curso de sistemas de aprendizaje automático en producción

Este curso cubre cómo implementar los diversos tipos de sistemas de producción de ML: capacitación estática, dinámica y continua; inferencia estática y dinámica; y procesamiento por lotes y en línea.

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Profundiza en los niveles de abstracción de TensorFlow, las diversas opciones para realizar el entrenamiento distribuido y cómo escribir modelos de entrenamiento distribuidos con estimadores personalizados.

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Introducción al aprendizaje automático avanzado en Google Cloud

Este módulo ofrece una vista previa de los temas cubiertos en el curso y cómo usar Qwiklabs para completar cada uno de sus laboratorios usando Google Cloud.

Diseño de sistemas de producción ML

Este módulo explora qué más necesita hacer un sistema ML de producción y cómo satisfacer esas necesidades.

Revisará cómo tomar decisiones de diseño importantes y de alto nivel en torno a la capacitación y el servicio de modelos necesarios para obtener el perfil de rendimiento adecuado para su modelo.

Diseño de sistemas de aprendizaje automático adaptables

En este módulo, aprenderás a reconocer las formas en que nuestro modelo depende de nuestros datos, a tomar decisiones de ingeniería conscientes de los costos, a saber cuándo revertir nuestros modelos a versiones anteriores, a depurar las causas del comportamiento del modelo observado e implementar una canalización que es inmune a un tipo de dependencia.

Diseño de sistemas de aprendizaje automático de alto rendimiento

En este módulo, identificará las consideraciones de rendimiento para los modelos de aprendizaje automático.

Los modelos de aprendizaje automático no son todos idénticos. Para algunos modelos, se enfoca en mejorar el rendimiento de E/S y en otros, se enfoca en exprimir más velocidad computacional.

Creación de sistemas híbridos de aprendizaje automático

Comprenda las herramientas y los sistemas disponibles y cuándo aprovechar los modelos híbridos de aprendizaje automático.

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