We introduce low-level TensorFlow and work our way through the necessary concepts and APIs so as to be able to write distributed machine learning models. Given a TensorFlow model, we explain how to scale out the training of that model and offer high-performance predictions using Cloud Machine Learning Engine. Course Objectives: Create machine learning models in TensorFlow Use the TensorFlow libraries to solve numerical problems Troubleshoot and debug common TensorFlow code pitfalls Use tf.estimator to create, train, and evaluate an ML model Train, deploy, and productionalize ML models at scale with Cloud ML Engine COMPLETION CHALLENGE Complete any GCP specialization from November 5 - November 30, 2019 for an opportunity to receive a GCP t-shirt (while supplies last). Check Discussion Forums for details.
このコースはMachine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform の専門講座に属します。
Intro to TensorFlow
提供：
習得するスキル
シラバス - 本コースの学習内容
Introduction
The tool we will use to write machine learning programs is TensorFlow and so in this course, we will introduce you to TensorFlow. In the first course, you learned how to formulate business problems as machine learning problems and in the second course, you learned how machine works in practice and how to create datasets that you can use for machine learning. Now that you have the data in place, you are ready to get started writing machine learning programs.
Core TensorFlow
We will introduce you to the core components of TensorFlow and you will get hands-on practice building machine learning programs. You will compare and write lazy evaluation and imperative programs, work with graphs, sessions, variables, as finally debug TensorFlow programs.
Estimator API
In this module we will walk you through the Estimator API.
Scaling TensorFlow models
I’m here to talk about how you would go about taking your TensorFlow model and training it on GCP’s managed infrastructure for machine learning model training and deployed.
Summary
Here we summarize the TensorFlow topics we covered so far in this course. We'll revisit core TensorFlow code, the Estimator API, and end with scaling your machine learning models with Cloud Machine Learning Engine.
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Intro to TensorFlow からの人気レビュー
pretty good. some of the code in the last lab could be better explained. also please debug the cloud shell, as it does not always show the "web preview" button ;) otherwise, good job!
Nice introduce, might be more on introduce the model structure, because I still need to read additional notes to locate how to train my deep learning model online.
Google Cloudについて
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform専門講座について
よくある質問
登録前にコースをプレビューできますか？
はい、最初のビデオをプレビューしてシラバスを表示してから登録できます。プレビューに含まれないコンテンツにアクセスするには、コースを購入する必要があります。
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
セッションの開始日前にコースに登録すると、そのコースに関するすべての講座のビデオと学習用教材にアクセスできます。課題は、セッションの開始後に提出できるようになります。
登録すると何を行うことができるようになりますか？
登録してセッションを開始すると、すべてのビデオや、学習用教材項目やコースのディスカッションフォーラムなど他のリソースにアクセスできます。演習の評価を表示して提出したり、成績とコース修了証の取得に必要なテストを完了することができます。
コースの修了証はいつ取得できますか？
コースを無事完了すると、コースの電子修了証が成果のページに追加されます。そこからコースの修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。
このコースを視聴できないのはなぜですか？
このコースは現在、利用できる期間内において、支払い済み受講生または学資援助を受けた受講生のみが利用できるCoursera（コーセラ）提供のコースです。
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さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。
