Escenarios de implementación avanzada con TensorFlow

Descripción

Llevar un modelo de aprendizaje automático al mundo real implica mucho más que modelar. Esta especialización le enseñará cómo navegar en varios escenarios de implementación y usar los datos de manera más efectiva para entrenar su modelo.

En este curso final, explorará cuatro escenarios diferentes que encontrará al implementar modelos. Te presentaremos TensorFlow Serving, una tecnología que te permite hacer inferencias en la web. Pasará a TensorFlow Hub, un repositorio de modelos que puede usar para el aprendizaje de transferencia. Luego usará TensorBoard para evaluar y comprender cómo funcionan sus modelos, así como compartir sus metadatos de modelo con otros. Finalmente, explorará el aprendizaje federado y cómo puede volver a capacitar los modelos implementados con datos de usuario mientras mantiene la privacidad de los datos.

Esta especialización se basa en nuestra especialización TensorFlow in Practice. Si es nuevo en TensorFlow, le recomendamos que tome primero la Especialización de TensorFlow en la práctica. Para desarrollar una comprensión más profunda y fundamental de cómo funcionan las redes neuronales, le recomendamos que tome la Especialización de aprendizaje profundo.