ML Pipelines on Google Cloud en Español
En este curso, aprenderá de los ingenieros y capacitadores de AA que trabajan en el desarrollo de vanguardia de las canalizaciones de AA en Google Cloud. En los primeros módulos, se abordará TensorFlow Extended (o TFX), la plataforma de aprendizaje automático de producción de Google basada en TensorFlow para la administración de canalizaciones y metadatos de AA. Aprenderá sobre los componentes y la organización de las canalizaciones con TFX. También aprenderá cómo automatizar su canalización mediante la integración y la implementación continuas, y cómo administrar ML Metadata.
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- Level Expert
- Course by Google Cloud
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En este curso, aprenderá de los ingenieros y capacitadores de AA que trabajan en el desarrollo de vanguardia de las canalizaciones de AA en Google Cloud. En los primeros módulos, se abordará TensorFlow Extended (o TFX), la plataforma de aprendizaje automático de producción de Google basada en TensorFlow para la administración de canalizaciones y metadatos de AA. Aprenderá sobre los componentes y la organización de las canalizaciones con TFX. También aprenderá cómo automatizar su canalización mediante la integración y la implementación continuas, y cómo administrar ML Metadata. Luego, cambiaremos el enfoque para analizar cómo podemos automatizar y volver a usar las canalizaciones de AA en múltiples frameworks de AA, como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn y XGBoost. Además, aprenderá a usar Cloud Composer, otra herramienta de Google Cloud, para organizar sus canalizaciones de entrenamiento continuo. Por último, aprenderá a usar MLflow para administrar el ciclo de vida completo del aprendizaje automático.Modules
Descripción general
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- Introducción al curso
Introduction to TFX Pipelines
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- Cuestionario
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- TensorFlow Extended (TFX)
- Conceptos de TFX
- Componentes de datos estándar de TFX
- Componentes de modelos estándar de TFX
- Nodos de canalizaciones de TFX
- Bibliotecas de TFX
Descripción general
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- Cuestionario
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- Organizadores de TFX
- Apache Beam
- TFX en Cloud AI Platform
Descripción general
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- Cuestionario
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- Componentes personalizados de TFX: funciones de Python
- Componentes personalizados de TFX: contenedores y subclases
- CI/CD para flujos de trabajo de canalizaciones de TFX
Descripción general
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- Cuestionario
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- Metadatos de canalizaciones de TFX
- Modelo de datos de ML Metadata de TFX
Descripción general
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- Cuestionario
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- Aplicaciones de entrenamiento alojadas en contenedores
- Aloje en contenedores aplicaciones de PyTorch, scikit‑learn y XGBoost
- Kubeflow y AI Platform Pipelines
- Entrenamiento continuo
Descripción general
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- Cuestionario
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- ¿Qué es Cloud Composer?
- Conceptos básicos de Apache Airflow
- Canalizaciones de entrenamiento continuo con Cloud Composer (datos)
- Canalizaciones de entrenamiento continuo con Cloud Composer (modelo)
- Apache Airflow, contenedores y TFX
Descripción general
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- Cuestionario
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- Introducción
- Descripción general de los desafíos de desarrollo del AA
- Cómo se superan estos desafíos con MLflow
- Seguimiento de MLflow
- Proyectos de MLflow
- Modelos de MLflow
- Registro del modelo de MLflow
- Demostración: Implemente MLflow de forma local.
- Demostración: MLflow con Databricks Community Edition
Resumen
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- Resumen del curso
Auto Summary
Discover cutting-edge ML pipelines on Google Cloud in this expert-level course taught in Spanish. Led by experienced Google Cloud engineers, you'll explore TensorFlow Extended (TFX) for managing ML pipelines and metadata, automate workflows with Cloud Composer, and leverage MLflow for lifecycle management. Perfect for advanced data science and AI professionals. Available through Coursera with Starter and Professional subscription options.
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