ML Pipelines on Google Cloud en Español
About this course
En este curso, aprenderá de los ingenieros y capacitadores de AA que trabajan en el desarrollo de vanguardia de las canalizaciones de AA en Google Cloud. En los primeros módulos, se abordará TensorFlow Extended (o TFX), la plataforma de aprendizaje automático de producción de Google basada en TensorFlow para la administración de canalizaciones y metadatos de AA. Aprenderá sobre los componentes y la organización de las canalizaciones con TFX. También aprenderá cómo automatizar su canalización mediante la integración y la implementación continuas, y cómo administrar ML Metadata. Luego, cambiaremos el enfoque para analizar cómo podemos automatizar y volver a usar las canalizaciones de AA en múltiples frameworks de AA, como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn y XGBoost. Además, aprenderá a usar Cloud Composer, otra herramienta de Google Cloud, para organizar sus canalizaciones de entrenamiento continuo. Por último, aprenderá a usar MLflow para administrar el ciclo de vida completo del aprendizaje automático.
71/100
CourseAsk score
- What the provider tells you
- 39/45
- Who stands behind it
- 20/35
- How complete the listing is
- 12/20
Scores how much the provider publishes and who stands behind it — not how well it is taught.
What you'll learn
- comprender TensorFlow Extended (TFX)
- automatizar canalizaciones con integración y despliegue continuos
- gestionar ML Metadata
- organizar canalizaciones con Cloud Composer
- utilizar MLflow para gestionar el ciclo de vida del aprendizaje automático
Course objectives
- aprender a crear y gestionar canalizaciones de ML
- integrar y automatizar procesos de desarrollo con herramientas de Google Cloud
Price shown by Coursera — confirm on their site.
Enroll on CourseraYou'll be redirected to Coursera to complete enrollment.
- Listed & compared by CourseAsk
- English · 0
Udemy
Coursera
