Dies ist eine Einführung in die Grundlagen von TensorFlow. Darin werden die Konzepte und APIs erläutert, die Sie zum Schreiben verteilter Modelle für maschinelles Lernen benötigen. Außerdem wird anhand eines TensorFlow-Modells erklärt, wie Sie Modelle in großem Umfang trainieren und mit Cloud Machine Learning Engine effektive Vorhersagen treffen können.
Lernziele:
Modelle für maschinelles Lernen in TensorFlow erstellen
Diverse Herausforderungen mit TensorFlow-Bibliotheken lösen
Gängige Codefehler in TensorFlow beheben
Mit tf.estimator ein ML-Modell erstellen, trainieren und bewerten
ML-Modelle im großen Umfang mit Cloud ML Engine trainieren, bereitstellen und in der Produktion verwenden