Custom Prediction Routine on Google AI Platform

4.6
estrelas
358 classificações
oferecido por
Coursera Project Network
9,468 já se inscreveram
Neste projeto guiado, você irá:

Deploy a model with custom prediction routine on Google AI Platform.

Use a model deployed on Google AI Platform for inference.

Clock2 hours
IntermediateIntermediário
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsInglês
LaptopApenas em desktop

Please note: You will need a Google Cloud Platform account to complete this course. Your GCP account will be charged as per your usage. Please make sure that you are able to access Google AI Platform within your GCP account. You should be familiar with python programming, and Google Cloud Platform before starting this hands on project. Please also ensure that you have access to the custom prediction routine feature in Google AI Platform. In this 2-hour long project-based course, you will learn how to deploy, and use a model on Google’s AI Platform. Normally, any model trained with the TensorFlow framework is quite easy to deploy, and you can simply upload a Saved Model on Google Storage, and create an AI Platform model with it. But, in practice, we may not always use TensorFlow. Fortunately, the AI Platform allows for custom prediction routines as well and that’s what we are going to focus on. Instead of converting a Keras model to a TensorFlow Saved Model, we will use the h5 file as is. Additionally, since we will be working with image data, we will use this opportunity to look at encoding and decoding of byte data into string for data transmission and then encoding of the received data in our custom prediction routine on the AI Platform before using it with our model. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your Internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with (e.g. Python, Jupyter, and Tensorflow) pre-installed. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Habilidades que você desenvolverá

Deep Learningcustom prediction routinegoogle ai platformMachine Learningkeras

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Introduction

  2. Notebook Instance and Model Artifact

  3. Testing the Model

  4. Custom Prediction Class

  5. Preprocessing

  6. Postprocessing

  7. Setup Script

  8. Deploying the Model

  9. Predictions

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

Instrutores

Avaliações

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Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao comprar projetos guiados, você recebe tudo o que precisa para completá-los, inclusive acesso a um espaço de trabalho de área de trabalho na nuvem por meio do seu navegador web, que contém o software e os arquivos necessários para iniciar, além de um vídeo de instruções passo a passo de um especialista no assunto.

  • Como seu espaço de trabalho tem uma área de trabalho na nuvem dimensionada para notebooks e computadores desktop, os projetos guiados não estão disponíveis para dispositivos móveis.

  • Os instrutores do projeto guiado são especialistas no assunto, têm experiência com a habilidade, a ferramenta ou o domínio do projeto e amam compartilhar seus conhecimentos para ajudar milhões de aprendizes do mundo todo.

  • Você pode baixar e manter todos os arquivos que foram criados para seu projeto guiado. Para fazer isso, você pode usar o recurso "Navegador de arquivos" enquanto acessa a área de trabalho na nuvem.

  • Reembolsos não estão disponíveis para projetos guiados. Consulte nossa política de reembolso completa.

  • Não há auxílio financeiro disponível para projetos guiados.

  • A participação como ouvinte não está disponível para projetos guiados.

  • Na parte superior da página, você pode clicar no nível de experiência deste projeto guiado para visualizar os pré-requisitos de conhecimento. Em cada nível dos projetos guiados, seu instrutor o guiará passo a passo.

  • Sim, tudo o que você precisa para completar o projeto guiado estará disponível em uma área de trabalho na nuvem disponível no seu navegador.

  • Você aprenderá na prática ao completar tarefas em um ambiente com tela dividida, diretamente em seu navegador. No lado esquerdo da tela, você completa a tarefa no seu espaço de trabalho. No lado direito, você assiste a um instrutor que o guiará pelo projeto, passo a passo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.