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Systèmes de machine learning de production
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Systèmes de machine learning de production
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Dans ce cours, nous abordons en détail les composants et les bonnes pratiques de construction de systèmes de ML hautes performances dans des environnements de production. Nous verrons aussi certaines des considérations les plus courantes concernant la construction de ces systèmes, telles que l'entraînement statique, l'entraînement dynamique, l'inférence statique, l'inférence dynamique, les tâches TensorFlow distribuées et les TPU. Ce cours a pour objectif d'explorer les caractéristiques d'un bon système de ML, au-delà de sa capacité à effectuer des prédictions correctes.
Informations sur le cours
Objectifs
- Comparer les apprentissages et les inférences statiques/dynamiques
- Gérer les dépendances de modèles
- Configurer un apprentissage distribué pour la tolérance aux pannes, la réplication, etc.
- Exporter des modèles pour la portabilité
Prérequis
Pour bénéficier pleinement de ce cours, les participants doivent remplir les prérequis suivants :
1) Avoir une connaissance préalable des concepts fondamentaux du machine learning abordés dans la série de cours "Machine learning sur Google Cloud"
2) Avoir des compétences dans un langage de script, par exemple Python
Cible
Ce cours s'adresse principalement au public suivant :
1) Futurs data scientists et ingénieurs en machine learning
2) Machine learning scientists, data scientists et analystes de données
Langues disponibles
English, español (Latinoamérica), français, 日本語 et português (Brasil)
Que faire après avoir terminé ce cours ?
Après avoir terminé ce cours, vous pouvez consulter des contenus supplémentaires de votre parcours de formation ou parcourir le catalogue de formations.
Quels badges pouvez-vous gagner ?
Lorsque vous terminez un cours, vous obtenez un badge de réussite. Vos badges s'affichent sur votre profil, et vous pouvez les partager sur les réseaux sociaux.
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