Curso ML Pipelines on Google Cloud
Calendario
Estamos preparando nuevas convocatorias, déjanos tus datos a través del formulario y te avisaremos en cuanto estén disponibles.
Acerca del curso
En el curso ML Pipelines on Google Cloud aprenderás sobre TensorFlow Extended (TFX), que es la plataforma de machine learning de producción de Google basada en TensorFlow para la gestión de pipelines y metadatos de ML. Los primeros módulos analizan los componentes de pipeline, la orquestación de pipeline con TFX, cómo puede automatizarse el pipeline a través de CI/CD y cómo administrar los metadatos de ML. Luego, se analiza cómo automatizar y reutilizar pipelines de ML en múltiples marcos de ML, como tensorflow, pytorch, scikit learn y xgboost. También, aprenderás a usar Cloud Composer para orquestar tus pipelines de capacitación continua y MLflow para administrar el ciclo de vida completo del machine learning.
- Científicos de datos que busquen generar un impacto comercial mediante la conversión rápida del prototipo de machine learning a la producción.
- Ingenieros de software que busquen desarrollar habilidades de ingeniería de machine learning.
- Ingenieros de machine learning que deseen adoptar Google Cloud.
- Organizar el entrenamiento y la implementación de modelos con TFX y Cloud AI Platform.
- Operar modelos de machine learning implementados de manera efectiva y eficiente.
- Realizar una capacitación continua con varios marcos (Scikit Learn, XGBoost, PyTorch) y organizar pipelines con Cloud Composer y MLFlow.
- Integre los flujos de trabajo de machine learning con los flujos de trabajo de gestión de datos ascendentes y descendentes para mantener la gestión integral de linaje y metadatos.
- Haber completado el curso Machine Learning on Google Cloud.
- Haber completado el curso MLOps (Machine Learning Operations) Fundamentals.
Módulo 1: Introduction to TFX
- Develop a high level understanding of TFX standard pipeline components.
- Learn how to use a TFX Interactive Context for prototype development of TFX pipelines.
- Work with the Tensorflow Data Validation (TFDV) library to check and analyze input data.
- Utilize the Tensorflow Transform (TFT) library for scalable data preprocessing and feature transformations.
- Use the KerasTuner library for model hyperparameter tuning.
- Employ the Tensorflow Model Analysis (TFMA) library for model evaluation.
Módulo 2: Pipeline orchestration with TFX
Use the TFX CLI and Kubeflow UI to build and deploy TFX pipelines to a hosted AI Platform Pipelines instance on Google Cloud.
- Deploy a TensorFlow model trained using AI Platform Training to AI Platform Prediction.
- Perform advanced distributed hyperparameter tuning using CloudTuner and Cloud AI Platform Vizier.
Módulo 3: Custom components and CI/CD for TFX pipelines
Develop a CI/CD workflow with Cloud Build to build and deploy a TFX Pipeline.
- Integrate Github trigger to trigger Cloud Build CI/CD workflow for a TFX pipeline.
Módulo 4: ML Metadata with TFX
Access and analyze pipeline artifacts in ML Metadata store.
Módulo 5: Continuous Training with multiple SDKs, KubeFlow & AI Platform Pipelines
Perform continuous training with Scikit-learn and AI Platform Pipelines
- Perform continuous training with PyTorch and AI Platform Pipelines
- Perform continuous training with XGBoost and AI Platform Pipelines
- Perform continuous training with TensorFlow and AI Platform Pipelines
Módulo 6: Continuous Training with Cloud Composer
Perform continuous training with Cloud Composer
Módulo 7: ML Pipelines with MLflow
Manage Machine Learning lifecycle with MLflow
Módulo 8: Summary
Summarize the course
Documentación oficial para el curso ML Pipelines on Google Cloud.
- Formador certificado por Google Cloud.
- Más de 5 años de experiencia profesional.
- Más de 4 años de experiencia docente.
- Profesional activo en empresas del sector IT.
Solicita información
CAS TRAINING, S.L.U. , le informa que la finalidad del tratamiento es atender a su solicitud de información, reclamación, duda o sugerencia que realice sobre los productos y/o servicios ofrecidos, así como para mantenerle informado de nuestra actividad la gestión de la relación que nos une, la prestación del servicio contratado, así como el envío de información que pudiera ser de su interés sobre nuestros servicios formativos y de consultoría de negocio.
Podrá retirar su consentimiento y ejercitar los derechos reconocidos en los artículos 15 a 22 del Reglamento (UE) 2016/679, enviando un correo electrónico a rgpd@cas-training.com, adjuntando copia de su DNI o documentación acreditativa de su identidad. Puede solicitar más información rgpd@cas-training.com o www.cas-training.com.
Descargar programa
Descargar matrícula
Si no has encontrado lo que buscabas, prueba buscar tu curso o certificación aquí
