Production Machine Learning Systems - Português Brasileiro
Production Machine Learning Systems - Português Brasileiro
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Neste curso, vamos conhecer os componentes e as práticas recomendadas para criar sistemas de ML com alto desempenho em ambientes de produção. Vamos abordar algumas considerações comuns relacionadas à criação desses sistemas, como treinamento estático e dinâmico, inferência estática e dinâmica, TensorFlow distribuído e TPUs. O objetivo deste curso é conhecer as características de um sistema de ML eficiente, que vão muito além da capacidade de fazer boas previsões.
Informações sobre o curso
Objetivos
- Comparar as opções estática e dinâmica para treinamento e inferência
- Gerenciar dependências de modelos
- Ajustar treinamento distribuído para tolerância a falhas, replicação e outros
- Exportar modelos para portabilidade
Pré-requisitos
Para aproveitar ao máximo este curso, os participantes precisam atender aos seguintes critérios:
1) Ter conhecimento sobre os conceitos básicos de machine learning abordados na série de cursos "Machine Learning on Google Cloud".
2) Ter proficiência em uma linguagem de script, como Python.
Público-alvo
Esta aula é indicada principalmente para os seguintes participantes:
1) Futuros engenheiros e cientistas de dados de machine learning
2) Cientistas e analistas/cientistas de dados de machine learning
Idiomas disponíveis
English, español (Latinoamérica), français, 日本語, and português (Brasil)
O que eu faço quando terminar o curso?
Ao final do curso, você pode navegar pelo conteúdo complementar do programa de aprendizado ou conferir nosso catálogo.
Quais selos eu posso ganhar?
Ao terminar um curso, você receberá um selo de conclusão. Os selos são exibidos no seu perfil e podem ser compartilhados nas suas redes sociais.
Tem interesse em participar desse curso com um dos nossos parceiros?
Confira o conteúdo do Google Cloud no Coursera e no Pluralsight.
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