Ana içeriğe atla

Kurs

Production Machine Learning Systems

Orta16 sa

Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.

R16 sa47 video82 Alıştırma4,350 XP36Başarı belgesi

Ücretsiz Hesap Oluşturun

Google ile devam edin
veya
Devam ederek şu belgeleri kabul etmiş olursunuz: Kullanım Şartları, bizim Gizlilik Politikası ve verilerinizin ABD'de depolandığını.

Binlerce şirketteki öğrenciler tarafından seviliyor

Bir Ekibi mi Eğitiyorsunuz?

İşletmeler için Dene

Kurs Açıklaması

This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators.This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.

Ön Koşullar

Bu kurs için ön koşul yok

Müfredat

Kurs içeriği

1

Introduction to Advanced Machine Learning on Google Cloud

This module previews the topics covered in the course and how to use Qwiklabs to complete each of your labs using Google Cloud.
Bölüme Başla
7

Course Resources

PDF links to all modules
Bölüme Başla
R

Production Machine Learning Systems

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Hemen Kaydolun

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.