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Plan du cours
Introduction
Mise en place TensorFlow Extended (TFX)
Aperçu des caractéristiques et de l'architecture du TFX
Comprendre les pipelines et les composants
Travailler avec des composants TFX
Acquisition de données
Validation des données
Transformer un ensemble de données
Analyse d'un modèle
Ingénierie des fonctionnalités
Formation d'un modèle
Orchestrer un pipeline TFX
Gestion des métadonnées pour les pipelines de ML
Versionnement du modèle avec TensorFlow Serving
Déploiement d'un modèle en production
Dépannage
Résumé et conclusion
Pré requis
- Une compréhension des concepts DevOps
- Expérience du développement de l'apprentissage machine
- Python expérience en programmation
Audience
- Data scientists
- Ingénieurs LML
- Ingénieurs d'exploitation
21 heures
Nos Clients témoignent (1)
Tomasz really know the information well and the course was well paced.