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Sistemas de aprendizaje automático de producción
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Sistemas de aprendizaje automático de producción
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En este curso, analizaremos los componentes y las prácticas recomendadas de la creación de sistemas de AA de alto rendimiento en entornos de producción. Veremos algunas de las consideraciones más comunes tras la creación de estos sistemas, p. ej., entrenamiento estático, entrenamiento dinámico, inferencia estática, inferencia dinámica, TensorFlow distribuido y TPU. Este curso se enfoca en explorar las características que conforman un buen sistema de AA más allá de su capacidad de realizar predicciones correctas.
Información del curso
Objetivos
- Comparación del entrenamiento y la inferencia estáticos y dinámicos
- Administración de dependencias de modelo
- Organización de un entrenamiento distribuido para tolerancia a errores, replicación y más
- Exportación de modelos para la portabilidad
Requisitos previos
Para aprovechar al máximo este curso, los participantes deben cumplir con los siguientes requisitos:
1) Conocimientos previos sobre los conceptos de aprendizaje automático, según lo que se incluye en la serie de cursos Aprendizaje automático en Google Cloud
2) Conocimientos sobre un lenguaje de programación, como Python
Público
Esta clase se diseñó principalmente para el siguiente público:
1) Ingenieros y científicos de datos que quieran trabajar con aprendizaje automático
2) Analistas de datos, científicos de datos y científicos de aprendizaje automático
Idiomas disponibles
English, español (Latinoamérica), français, 日本語 y português (Brasil)
¿Qué debo hacer cuando finalice este curso?
Después de finalizar el curso, puede consultar contenido adicional en su ruta de aprendizaje o explorar el catálogo de aprendizaje.
¿Qué insignias puedo obtener?
Cuando complete un curso, obtendrá una insignia de finalización. Puede ver las insignias en su perfil y compartirlas en sus redes sociales.
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