Struttura del corso

Introduzione

Impostazione TensorFlow Extended (TFX)

Panoramica delle funzionalità e dell'architettura di TFX

Informazioni su tubazioni e componenti

Lavorare con i componenti TFX

Inserimento di dati

Convalida dei dati

Trasformazione di un set di dati

Analisi di un modello

Progettazione delle funzionalità

Addestramento di un modello

Orchestrazione di una pipeline TFX

Gestione dei metadati per le pipeline di ML

Controllo delle versioni del modello con TensorFlow Serving

Distribuzione di un modello nell'ambiente di produzione

Risoluzione dei problemi

Riassunto e conclusione

Requisiti

  • Comprensione dei concetti di DevOps
  • Esperienza di sviluppo di Machine Learning
  • Python Esperienza di programmazione

Pubblico

  • Scienziati dei dati
  • Ingegneri ML
  • Ingegneri operativi
  21 ore
 

Numero di Partecipanti


Data Inizio

Data Fine


Le date sono soggette a disponibilità e si svolgono tra le 09:30 e le 16:30.

Prezzo per Partecipante
I corsi di formazione pubblici richiedono più di 5 partecipanti.

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