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コース概要
導入
セットアップTensorFlow Extended (TFX)
TFX の機能とアーキテクチャの概要
パイプラインとコンポーネントを理解する
TFX コンポーネントの操作
データの取り込み
データの検証
データセットの変換
モデルの分析
特徴量エンジニアリング
モデルのトレーニング
TFX パイプラインのオーケストレーション
ML パイプラインのメタデータの管理
TensorFlow サービングによるモデルのバージョニング
モデルを本番環境にデプロイする
トラブルシューティング
要約と結論
要求
- DevOpsの概念の理解
- 機械学習の開発経験 。
- Pythonプログラミング経験
観客
- データサイエンティスト MLエンジニアオペレーションエンジニア
21 時間
お客様の声 (1)
Tomasz really know the information well and the course was well paced.