Production Machine Learning Systems - Español
- Offered byCoursera
Production Machine Learning Systems - Español at Coursera Overview
Duration | 16 hours |
Start from | Start Now |
Total fee | Free |
Mode of learning | Online |
Official Website | Explore Free Course  |
Credential | Certificate |
Production Machine Learning Systems - Español at Coursera Highlights
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- 4 quizzes
Production Machine Learning Systems - Español at Coursera Course details
- What you'll learn
- 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
- 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 caracterÃsticas que conforman un buen sistema de AA más allá de su capacidad de realizar predicciones correctas
Production Machine Learning Systems - Español at Coursera Curriculum
Introducción al aprendizaje automático avanzado en Google Cloud
Aprendizaje automático avanzado en Google Cloud
Bienvenida
Arquitectura de sistemas de AA de producción
Arquitectura de los sistemas de AA
Extracción, análisis y preparación de los datos
Entrenamiento, evaluación y validación del modelo
Modelo entrenado, servicio de predicción y supervisión del rendimiento
Decisiones de diseño del entrenamiento
Decisiones de diseño de la entrega
Diseño desde cero
Uso de Vertex AI
Introducción al lab: Predicción de datos estructurados
Coursera: Empezar a usar Google Cloud y Qwiklabs
Lecturas: Arquitectura de sistemas de AA de producción
Cuestionario: Arquitectura de sistemas de AA de producción
Lab: Predicción de datos estructurados con Vertex AI
Diseño de sistemas de AA adaptables
Introducción
Adaptación a los datos
Cambio de distribuciones
Lab: Adaptación a los datos
Decisiones correctas e incorrectas
Fallas del sistema
Desvío de conceptos
Acciones para mitigar el desvío de conceptos
TensorFlow Data Validation
Componentes de TensorFlow Data Validation
Introducción al lab: Introducción a TensorFlow Data Validation
Introducción al lab: Visualizaciones avanzadas con TensorFlow Data Validation
Mitigación de los sesgos de entrenamiento-entrega a través del diseño
Diagnóstico de un modelo de producción
Lecturas: Diseño de sistemas de AA adaptables
Cuestionario: Diseño de sistemas de AA adaptables
Lab: Introducción a TensorFlow Data Validation
Lab: Visualizaciones avanzadas con TensorFlow Data Validation
Lab: Vertex AI: Entrenamiento y entrega de un modelo personalizado
Diseño de sistemas de AA de alto rendimiento
Introducción
Entrenamiento
Predicciones
Por qué es necesario el entrenamiento distribuido
Arquitecturas de entrenamiento distribuido
Estrategias de entrenamiento distribuido de TensorFlow
Estrategia duplicada
Estrategia duplicada de varios trabajadores
Estrategia de TPU
Estrategia de servidor de parámetros
Introducción al lab: Entrenamiento distribuido con Keras
Cómo entrenar con grandes conjuntos de datos con la API de tf.data
Introducción al lab: Canalizaciones de datos con velocidades de TPU
Inferencia
Lecturas: Diseño de sistemas de AA de alto rendimiento
Cuestionario: Diseño de sistemas de AA de alto rendimiento
Lab: Entrenamiento distribuido con Keras
Lab: Canalizaciones de datos con velocidades de TPU
Creación de sistemas híbridos de AA
Introducción
Aprendizaje automático en la nube híbrida
Kubeflow
Introducción al lab: Kubeflow Pipelines con AI Platform
TensorFlow Lite
Optimización de TensorFlow para dispositivos móviles
Resumen
Lecturas: Sistemas híbridos de AA
Cuestionario: Sistemas híbridos de AA
Lab: Ejecuta canalizaciones en Vertex AI
Resumen
Resumen del curso
Lecturas sobre los sistemas de aprendizaje automático de producción
Todas las preguntas y respuestas del cuestionario
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