Creación de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo en Google Cloud Platform: Guía completa para principiantes

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Título original:

Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform: A Comprehensive Guide for Beginners

Contenido del libro:

Adopte un enfoque sistemático para comprender los fundamentos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo desde cero y cómo se aplican en la práctica. Utilizará esta completa guía para crear e implementar modelos de aprendizaje con los que abordar casos de uso complejos aprovechando al mismo tiempo los recursos computacionales de Google Cloud Platform.

El autor Ekaba Bisong le muestra cómo se utilizan las herramientas y técnicas de aprendizaje automático para predecir o clasificar eventos en función de un conjunto de interacciones entre variables conocidas como características o atributos en un conjunto de datos concreto. Le enseñará cómo el aprendizaje profundo amplía el algoritmo de aprendizaje automático de las redes neuronales para aprender tareas complejas que son difíciles de realizar para los ordenadores, como el reconocimiento de caras y la comprensión de idiomas. Y sabrás cómo aprovechar la computación en la nube para acelerar las implementaciones de ciencia de datos y aprendizaje automático.

Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform se divide en ocho partes que cubren los fundamentos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, el concepto de ciencia de datos y servicios en la nube, la programación para la ciencia de datos utilizando la pila de Python, la infraestructura y los productos de Google Cloud Platform (GCP), el análisis avanzado en GCP y la implementación de canalizaciones de soluciones de aprendizaje automático de extremo a extremo en GCP.

Lo que aprenderá

⬤ Comprender los principios y fundamentos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, los algoritmos, cómo usarlos, cuándo usarlos y cómo interpretar sus resultados.

⬤ Conocer los conceptos de programación relevantes para el diseño y desarrollo de máquinas y aprendizaje profundo utilizando la pila Python.

⬤ Construir e interpretar modelos de aprendizaje automático y profundo.

⬤ Utilizar las herramientas y servicios de Google Cloud Platform para desarrollar e implementar productos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo a gran escala.

⬤ Ser consciente de las diferentes facetas y opciones de diseño a considerar al modelar un problema de aprendizaje.

⬤ Produccionalizar modelos de aprendizaje automático en productos de software.

A quién va dirigido este libro

Principiantes en la práctica de la ciencia de datos y el aprendizaje automático aplicado, científicos de datos de todos los niveles, ingenieros de aprendizaje automático, ingenieros/arquitectos de datos de Google Cloud Platform y desarrolladores de software.