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    Production Machine Learning Systems

    Production Machine Learning Systems

    magic_button Machine Learning Model Training Machine Learning Operations Machine Learning Models
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    16 ore Intermedio universal_currency_alt 35 crediti

    This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators.

    This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.

    Completa questa attività e ottieni un badge! Fai un passo avanti nella tua carriera nel cloud mostrando a tutti le tue nuove capacità.

    Badge per Production Machine Learning Systems
    info
    Informazioni corso
    Obiettivi
    • Compare static versus dynamic training and inference
    • Manage model dependencies
    • Set up distributed training for fault tolerance, replication, and more
    • Export models for portability
    Prerequisiti
    Basic SQL, familiarity with Python and TensorFlow
    Pubblico
    Data Engineers and programmers interested in learning how to apply machine learning in practice. Anyone interested in learning how to leverage machine learning in their enterprise.
    Lingue disponibili
    English, español (Latinoamérica), français, 日本語 e português (Brasil)
    Cosa faccio al termine del corso?
    Al termine di questo corso, puoi esplorare contenuti aggiuntivi nel tuo percorso di apprendimento o esplorare il catalogo formativo
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