Scenari di distribuzione avanzata con TensorFlow

Descrizione

Portare un modello di apprendimento automatico nel mondo reale implica molto di più di un semplice modello. Questa specializzazione ti insegnerà come navigare in vari scenari di distribuzione e come utilizzare i dati in modo più efficace per addestrare il tuo modello.

In questo corso finale, esplorerai quattro diversi scenari che incontrerai durante la distribuzione dei modelli. Ti verrà presentato TensorFlow Serving, una tecnologia che ti consente di fare inferenza sul web. Passerai a TensorFlow Hub, un repository di modelli che puoi utilizzare per l'apprendimento del trasferimento. Quindi utilizzerai TensorBoard per valutare e capire come funzionano i tuoi modelli, nonché condividere i metadati del tuo modello con altri. Infine, esplorerai l'apprendimento federato e come riqualificare i modelli distribuiti con i dati degli utenti mantenendo la privacy dei dati.

Questa specializzazione si basa sulla nostra specializzazione TensorFlow in Practice. Se non conosci TensorFlow, ti consigliamo di prendere prima la specializzazione TensorFlow nella pratica. Per sviluppare una comprensione più profonda e fondamentale di come funzionano le reti neurali, ti consigliamo di prendere la specializzazione Deep Learning.