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Schulungsübersicht
Einführung
Einrichten TensorFlow Extended (TFX)
Überblick über die Funktionen und die Architektur von TFX
Verständnis von Pipelines und Komponenten
Arbeiten mit TFX-Komponenten
Aufnahme von Daten
Validierung von Daten
Umformung eines Datensatzes
Analysieren eines Modells
Technische Merkmale
Ein Modell trainieren
Orchestrierung einer TFX-Pipeline
Verwaltung von Metadaten für ML-Pipelines
Modellversionierung mit TensorFlow Serving
Bereitstellen eines Modells für die Produktion
Fehlersuche
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Verständnis für DevOps-Konzepte
- Erfahrung in der Entwicklung von maschinellem Lernen
- Python Programmiererfahrung
Publikum
- Datenwissenschaftler
- ML-Ingenieure
- Betriebsingenieure
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Tomasz really know the information well and the course was well paced.