将机器学习模型带入现实世界涉及的不仅仅是建模。本专业课程将教您如何驾驭各种部署场景,并更有效地使用数据来训练模型。 在这门结业课程中,您将探索部署模型时会遇到的四种不同场景。您将学习 TensorFlow Serving,这是一种能让您通过网络进行推理的技术。接着,您将了解 TensorFlow Hub,这是一个可用于迁移学习的模型库。然后,您将使用 TensorBoard 评估和了解您的模型是如何工作的,并与他人共享您的模型元数据。最后,您将探索联合学习,以及如何利用用户数据重新训练已部署的模型,同时维护数据隐私。 本专业基于我们的 TensorFlow 实践专业。如果您是 TensorFlow 的新手,我们建议您先参加 TensorFlow 实践专业课程。如果想更深入地了解神经网络的工作原理,我们建议您学习深度学习专业课程。
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您将学到什么
使用 TensorFlow 服务在网络上进行推理
浏览 TensorFlow Hub,这是一个可用于迁移学习的模型库
使用 TensorBoard 评估模型如何工作并共享模型元数据
探索联合学习以及如何在维护数据隐私的同时重新训练已部署的模型
您将获得的技能
要了解的详细信息

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作业
4 项作业
授课语言:英语(English)
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本课程是 TensorFlow:数据与部署 专项课程 专项课程的一部分
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- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
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已于 Mar 30, 2020审阅
Many useful stuffs if you want to move for Tensorflow or AI Deployment
P
已于 May 3, 2021审阅
Nice course about tensorflow deployment techniques
MS
已于 Jul 4, 2020审阅
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