Apprendimento automatico con TensorFlow sulla specializzazione della piattaforma Google Cloud

Descrizione

Che cos'è l'apprendimento automatico e quali tipi di problemi può risolvere? Quali sono le cinque fasi della conversione di un caso d'uso candidato che deve essere guidato dall'apprendimento automatico e perché è importante che le fasi non vengano ignorate? Perché le reti neurali sono così popolari ora? Come si può impostare un problema di apprendimento supervisionato e trovare una buona soluzione generalizzabile usando la discesa gradiente e un modo ponderato di creare set di dati? Scopri come scrivere modelli distribuiti di apprendimento automatico scalabili in Tensorflow, ampliare la formazione di tali modelli. e offrire previsioni ad alte prestazioni. Converti i dati grezzi in funzionalità in un modo che consenta a ML di apprendere importanti caratteristiche dai dati e di approfondire il problema. Infine, impara come incorporare il giusto mix di parametri che produce modelli precisi e generalizzati e la conoscenza della teoria per risolvere specifici tipi di problemi di ML. Sperimenterai la ML end-to-end, partendo dalla costruzione di una strategia incentrata sulla ML e passando alla formazione, all'ottimizzazione e alla produzione di modelli con laboratori pratici utilizzando Google Cloud Platform.

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