خطوط لوله ML در Google Cloud

در این دوره، شما از مهندسان و مربیان ML که با پیشرفته ترین توسعه خطوط لوله ML در اینجا در Google Cloud کار می کنند، یاد خواهید گرفت. چند ماژول اول در مورد TensorFlow Extended (یا TFX) که پلتفرم یادگیری ماشین تولیدی گوگل بر اساس TensorFlow برای مدیریت خطوط لوله ML و ابرداده است، پوشش می‌دهد. در مورد اجزای خط لوله و ارکستراسیون خط لوله با TFX خواهید آموخت. همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه می توانید خط لوله خود را از طریق یکپارچه سازی مداوم و استقرار مستمر خودکار کنید و چگونه ابرداده های ML را مدیریت کنید. سپس تمرکز را تغییر خواهیم داد تا در مورد چگونگی خودکارسازی و استفاده مجدد از خطوط لوله ML در چندین چارچوب ML مانند tensorflow، pytorch، scikit Learn و xgboost بحث کنیم. همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه از ابزار دیگری در Google Cloud یعنی Cloud Composer برای تنظیم خطوط لوله آموزش مداوم خود استفاده کنید. و در نهایت به نحوه استفاده از MLflow برای مدیریت چرخه زندگی یادگیری ماشین کامل خواهیم پرداخت. لطفا توجه داشته باشید که این دوره یک دوره پیشرفته است و برای استفاده حداکثری از این دوره، در حالت ایده آل، پیش نیازهای زیر را دارید: شما پیشینه ML خوبی دارید و خطوط لوله ML را ایجاد/استقرار کرده اید شما دوره های ML را با Tensorflow در تخصص GCP (یا حداقل چند دوره) گذرانده اید. شما دوره MLOps Fundamentals را به پایان رسانده اید. >>> با ثبت نام در این دوره، با شرایط خدمات Qwiklabs که در پرسش های متداول و در آدرس زیر آمده است موافقت می کنید: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<