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ML Pipelines on Google Cloud - Español
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ML Pipelines on Google Cloud - Español
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.
- Desarrolle una comprensión general de los componentes de canalizaciones estándar de TFX.
- Aprenda a usar un contexto interactivo de TFX para desarrollar prototipos de canalizaciones de TFX.
- Entrenamiento continuo con modelos de TensorFlow, PyTorch, XGBoost y scikit-learn con KubeFlow y AI Platform Pipelines
- Realice un entrenamiento continuo con Composer y MLFlow