Apresentaremos o TensorFlow de baixo nível e trabalharemos com os conceitos e APIs necessários para gravar modelos de aprendizado de máquina distribuídos. Levando em consideração os modelos do TensorFlow, explicaremos como fazer o escalonamento horizontal do treinamento desse modelo e oferecer previsões de alto desempenho com o Cloud Machine Learning Engine.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro
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Über diesen Kurs
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Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 11 Stunden zum Abschließen
Portugiesisch (Brasilien)
Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Deutsch, Russisch, Englisch, Spanisch, Japanisch
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
7 Minuten zum Abschließen
Introdução
A ferramenta que utilizaremos para criar programas de aprendizado de máquina é o TensorFlow, que será apresentado neste curso. No primeiro curso, você aprendeu a formular problemas corporativos como problemas de aprendizado de máquina. No segundo, viu como a máquina funciona na prática e como criar conjuntos de dados que podem ser usados no aprendizado de máquina. Agora que seus dados estão prontos, você pode começar a criar programas de aprendizado de máquina.
7 Minuten zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 7 min)
4 Stunden zum Abschließen
Principais componentes do TensorFlow
Apresentaremos os principais componentes do TensorFlow. Além disso, você aprenderá na prática a criar programas de aprendizado de máquina. Você poderá fazer a comparação e a gravação de avaliações preguiçosas (lazy evaluation) e programas imperativos, trabalhar com gráficos, sessões e variáveis e, por fim, depurar programas do TensorFlow.
4 Stunden zum Abschließen
19 Videos (Gesamt 72 min)
19 Videos
O que é o TensorFlow?2m
Benefícios de um gráfico direcionado5m
Hierarquia da API do TensorFlow3m
Avaliação preguiçosa4m
Gráfico e sessão4m
Como avaliar um tensor2m
Como visualizar um gráfico2m
Tensores6m
Variáveis6m
Introdução ao laboratório: como escrever programas do TensorFlow em baixo nível16
Solução do laboratório8m
Introdução5m
Problemas de forma3m
Como resolver problemas de forma2m
Problemas de tipo de dados1m
Como depurar programas completos4m
Introdução: como depurar programas completos15
Demonstração: como depurar programas completos3m
3 praktische Übungen
O que é o TensorFlow?30m
Gráfico e sessão30m
Principais componentes do TensorFlow30m
5 Stunden zum Abschließen
Estimator API
Neste módulo, falaremos sobre a Estimator API.
5 Stunden zum Abschließen
18 Videos (Gesamt 67 min)
18 Videos
API Estimator3m
Estimators pré-desenvolvidos5m
Demonstração: modelo do preço de imóveis1m
Como estabelecer pontos de verificação1m
Treinamento em conjuntos de dados na memória2m
Introdução ao laboratório: API Estimator39
Solução do laboratório: API Estimator10m
Treinamento em grandes conjuntos de dados com a API Dataset8m
Introdução ao laboratório: como escalonar a ingestão do TensorFlow com o uso de lotes35
Solução do laboratório: como escalonar a ingestão do TensorFlow com o uso de lotes5m
Grandes jobs, treinamento distribuído6m
Como monitorar com o TensorBoard3m
Demonstração: IU do TensorBoard28
Como disponibilizar funções de entrada5m
Recapitulação: API Estimator1m
Introdução ao laboratório: como criar um modelo de treinamento do TensorFlow com a API Estimator51
Solução do laboratório: como criar um modelo de treinamento do TensorFlow com a API Estimator7m
1 praktische Übung
Teste – Estimator API30m
2 Stunden zum Abschließen
Como ampliar os modelos do TensorFlow com CMLE
Agora, vamos aprender a treinar seu modelo do TensorFlow na infraestrutura gerenciada do GCP para treinamento e implantação de modelo de aprendizado de máquina.
2 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 29 min)
6 Videos
Por que usar o Cloud Machine Learning Engine?6m
Como treinar um modelo2m
Como monitorar e implantar jobs de treinamento2m
Introdução ao laboratório: como escalonar o TensorFlow com o Cloud Machine Learning Engine50
Solução do laboratório: como escalonar o TensorFlow com o Cloud Machine Learning Engine16m
1 praktische Übung
Teste – Cloud MLE30m
2 Minuten zum Abschließen
Resumo
Veja o resumo dos tópicos do TensorFlow abordados até agora no curso. Relembraremos o que foi discutido sobre o código do TensorFlow e a Estimator API, além do escalonamento dos seus modelos com o Cloud Machine Learning Engine.
2 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 2 min)
1 Video
Resumo2m
Über den Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro
O que é aprendizado de máquina e que tipos de problema ele pode resolver? Quais são as cinco fases da conversão de um possível caso de uso de aprendizado de máquina e por que é importante que elas não sejam ignoradas? Por que as redes neurais são tão requisitadas hoje? Como configurar um problema de aprendizado supervisionado, além de encontrar uma solução ótima e generalizável com gradiente descendente e uma boa forma de criar conjuntos de dados? Aprenda a gravar modelos de aprendizado de máquina distribuídos com escalonamento no TensorFlow, faça escalonamento horizontal do treinamento desses modelos e ofereça previsões de alto desempenho. Converta dados brutos em atributos para informar características importantes desses dados ao aprendizado de máquina e ofereça uma percepção humana para dar suporte ao problema. Por fim, aprenda a incorporar a combinação ideal de parâmetros que produz modelos precisos e generalizados, além de conhecer a teoria para resolver tipos específicos de problemas de aprendizado de máquina. Você passará por todas as etapas do aprendizado de máquina, desde a criação de uma estratégia voltada para aprendizado de máquina até o treinamento, a otimização e a produção de modelos em laboratórios práticos com o Google Cloud Platform.
Häufig gestellte Fragen
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