Конвейеры TensorFlow для компьютерного зрения и НЛП

Реальные приложения машинного обучения требуют надежных и эффективных потоков данных для питания сложных моделей. Этот текстовый курс поможет вам освоить процесс создания высокопроизводительных входных конвейеров для глубинного обучения, что позволит вам легко обрабатывать крупномасштабные наборы изображений и текста. Вы перейдете от понимания структур необработанных данных к разработке готовых к производству рабочих процессов, которые обеспечивают современные модели компьютерного зрения и обработки естественного языка. Что вы узнаете: - Понять основные концепции tf.data API для высокопроизводительной загрузки данных и манипуляции ими. - Создание оптимизированных входных конвейеров для классификации, предварительной обработки и увеличения изображений. - Разработать рабочие процессы предварительной обработки текста для задач обработки естественного языка с использованием современных токенизирующих средств. - Интегрируйте архитектуры Transformer с конвейерами TensorFlow для обработки сложных языковых задач. - Примените методы оптимизации производительности, такие как кэширование, предварительное загрузка и параллельное сопоставление, чтобы устранить узкие места обучения. - Настройте основные передовые методы MLOps для управления и версии ваших тренировочных конвейеров. Этот курс начинается с основной терминологии, основных концепций конвейера и основных определений, прежде чем перейти к поэтапным письменным руководствам по практическому видению и текстовым рабочим процессам. Он предназначен для новичков и разработчиков Python, которые хотят понять инженерию, стоящую за рабочими процессами глубокого обучения, без предварительного опыта машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы овладеть конвейерами данных, которые питают современный ИИ.