Deep Learning используется каскад из нескольких слоев, нелинейного устройств обработки данных для признака извлечения и преобразования больших объемов данных для принятия решений о high-dimensional data.
Если вы ищете, чтобы масштабировать их глубокого Обучения-модели и внедрить модель в производство, а затем смотреть не дальше, потому что этот видео курс поможет вам получить лучшее из потока и Тензор Keras ускорить обучение Deep Learning-модели и реализовать их на модель в масштабе Облака. Инструменты и фреймворки, такие как тензор потока, Keras, и Google Cloud MLE быть использован, чтобы продемонстрировать, сильные стороны различных подходов, компромиссов, и строительные блоки для создания, обучения и оценки распределенных глубокого обучения модели с GPU(s) и реализуйте свою модель в Облаке. Вы узнаете, как проектировать и совершенствовать свои глубокие модели обучения и масштабирование для больших объемов данных и сложных нейронных сетевых архитектур, на нескольких GPU с использованием Google Cloud ML-двигатель. Вы узнаете приемы, как параллелизм и распределение работ с помощью низкого уровня тензор и high Flow распределяет уровня тензор потока API и Keras.
К концу курса вы будете развивать, обучать и развертывать моделей с использованием тензора потока и Google Cloud Machine Learning Engine.
Код bundle для данный видеокурс доступен под -

DOWNLOAD






turbobit

---