Informações sobre o curso: 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. Objetivos do curso: Criar modelos de aprendizado de máquina no TensorFlow Usar as bibliotecas do TensorFlow para solucionar problemas numéricos Resolver problemas e lidar com dificuldades comuns do código do TensorFlow Usar o tf_estimator para criar, treinar e avaliar modelos de aprendizado de máquina Treinar, implantar e produzir modelos de aprendizado de máquina em escala com o Cloud ML Engine
Para quem é direcionado este curso: Esse curso foi criado para cientistas de dados, engenheiros de dados e programadores interessados em aprender a usar o aprendizado de máquina na prática.
Desenvolvido por: Google Cloud
| Informações básicas | |
| Nível | Intermediário |
| Compromisso | 1 semana de estudo, de 8 a 10 horas/semana |
| Idioma | Portuguese (Brazilian), Legendas: Francês, Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês |
| Requisitos de hardware | Para acessar o laboratório, use um navegador da Web para computadores. |
| Como ser aprovado | Seja aprovado em todas as tarefas para concluir o curso. |
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Programa
SEMANA 1
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.
2 videos
- Vídeo: Introdução ao Qwiklabs
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.
19 videos
- Vídeo: O que é o TensorFlow?
- Vídeo: Benefícios de um gráfico direcionado
- Vídeo: Hierarquia da API do TensorFlow
- Vídeo: Avaliação preguiçosa
- Discussion Prompt: Importância da hierarquia da API
- Vídeo: Gráfico e sessão
- Vídeo: Como avaliar um tensor
- Vídeo: Como visualizar um gráfico
- Vídeo: Tensores
- Vídeo: Variáveis
- Discussion Prompt: Variáveis e marcadores
- Vídeo: Introdução ao laboratório: como escrever programas do TensorFlow em baixo nível
- Vídeo: Solução do laboratório
- Vídeo: Introdução
- Vídeo: Problemas de forma
- Vídeo: Como resolver problemas de forma
- Vídeo: Problemas de tipo de dados
- Vídeo: Como depurar programas completos
- Vídeo: Introdução: como depurar programas completos
- Vídeo: Demonstração: como depurar programas completos
Nota atribuída: O que é o TensorFlow?
Nota atribuída: Gráfico e sessão
Nota atribuída: Qwiklabs – Como gravar programas específicos do TensorFlow
Nota atribuída: Principais componentes do TensorFlow
SEMANA 2
Estimator API
Neste módulo, falaremos sobre a Estimator API.
18 videos
- Vídeo: API Estimator
- Vídeo: Estimators pré-desenvolvidos
- Vídeo: Demonstração: modelo do preço de imóveis
- Vídeo: Como estabelecer pontos de verificação
- Vídeo: Treinamento em conjuntos de dados na memória
- Vídeo: Introdução ao laboratório: API Estimator
- Vídeo: Solução do laboratório: API Estimator
- Vídeo: Treinamento em grandes conjuntos de dados com a API Dataset
- Vídeo: Introdução ao laboratório: como escalonar a ingestão do TensorFlow com o uso de lotes
- Vídeo: Solução do laboratório: como escalonar a ingestão do TensorFlow com o uso de lotes
- Vídeo: Grandes jobs, treinamento distribuído
- Vídeo: Como monitorar com o TensorBoard
- Vídeo: Demonstração: IU do TensorBoard
- Vídeo: Como disponibilizar funções de entrada
- Vídeo: Recapitulação: API Estimator
- Vídeo: Introdução ao laboratório: como criar um modelo de treinamento do TensorFlow com a API Estimator
- Vídeo: Solução do laboratório: como criar um modelo de treinamento do TensorFlow com a API Estimator
Nota atribuída: Qwiklabs – Lab Estimator API
Nota atribuída: Qwiklabs – Como expandir a ingestão do TensorFlow usando lotes
Nota atribuída: Qwiklabs – Como criar um modelo de treinamento distribuído do TensorFlow com a Estimator API
Nota atribuída: Teste – Estimator API
SEMANA 3
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.
6 videos
- Vídeo: Por que usar o Cloud Machine Learning Engine?
- Vídeo: Como treinar um modelo
- Vídeo: Como monitorar e implantar jobs de treinamento
- Vídeo: Introdução ao laboratório: como escalonar o TensorFlow com o Cloud Machine Learning Engine
- Vídeo: Solução do laboratório: como escalonar o TensorFlow com o Cloud Machine Learning Engine
Nota atribuída: Qwiklabs – Como escalonar o TensorFlow com o Cloud Machine Learning Engine
Nota atribuída: Teste – Cloud MLE
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.
1 vídeos
Perguntas frequentes
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