Este curso cubre cómo implementar los diversos tipos de sistemas de producción de ML: capacitación estática, dinámica y continua; inferencia estática y dinámica; y procesamiento por lotes y en línea.
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Profundiza en los niveles de abstracción de TensorFlow, las diversas opciones para realizar el entrenamiento distribuido y cómo escribir modelos de entrenamiento distribuidos con estimadores personalizados.
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Introducción al aprendizaje automático avanzado en Google Cloud
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Diseño de sistemas de producción ML
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En este módulo, aprenderás a reconocer las formas en que nuestro modelo depende de nuestros datos, a tomar decisiones de ingeniería conscientes de los costos, a saber cuándo revertir nuestros modelos a versiones anteriores, a depurar las causas del comportamiento del modelo observado e implementar una canalización que es inmune a un tipo de dependencia.
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Los modelos de aprendizaje automático no son todos idénticos. Para algunos modelos, se enfoca en mejorar el rendimiento de E/S y en otros, se enfoca en exprimir más velocidad computacional.
Creación de sistemas híbridos de aprendizaje automático
Comprenda las herramientas y los sistemas disponibles y cuándo aprovechar los modelos híbridos de aprendizaje automático.
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