En este curso, aprenderá de los ingenieros y capacitadores de AA que trabajan en el desarrollo de vanguardia de las canalizaciones de AA en Google Cloud. En los primeros módulos, se abordará TensorFlow Extended (o TFX), la plataforma de aprendizaje automático de producción de Google basada en TensorFlow para la administración de canalizaciones y metadatos de AA. Aprenderá sobre los componentes y la organización de las canalizaciones con TFX. También aprenderá cómo automatizar su canalización mediante la integración y la implementación continuas, y cómo administrar ML Metadata. Luego, cambiaremos el enfoque para analizar cómo podemos automatizar y volver a usar las canalizaciones de AA en múltiples frameworks de AA, como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn y XGBoost. Además, aprenderá a usar Cloud Composer, otra herramienta de Google Cloud, para organizar sus canalizaciones de entrenamiento continuo. Por último, aprenderá a usar MLflow para administrar el ciclo de vida completo del aprendizaje automático.
Overview
Syllabus
- Introducción
- En este módulo, se describe la organización del curso
- Introducción a las canalizaciones de TFX
- En este módulo, se presenta TensorFlow Extended (o TFX) y se abordan los conceptos y componentes de TFX
- Organización de las canalizaciones con TFX
- Esto es lo que abordaremos en este módulo:
- Componentes personalizados y CI/CD para canalizaciones de TFX
- Esto es lo que abordaremos en este módulo:
- ML Metadatos con TFX
- Este módulo trata sobre el uso de metadatos de TFX para la administración de artefactos
- Entrenamiento continuo con múltiples SDK, Kubeflow y AI Platform Pipelines
- En este módulo, se aborda el entrenamiento continuo con múltiples SDK, Kubeflow y AI Platform Pipelines
- Entrenamiento continuo con Cloud Composer
- En este módulo, se aborda el entrenamiento continuo con Cloud Composer
- Canalizaciones de AA con MLflow
- En este módulo, se presenta MLflow y sus componentes
- Resumen
- En este módulo, se describe un resumen del curso
Taught by
Google Cloud Training