TensorFlow を使用した高度なデプロイメントシナリオ

説明

機械学習モデルを現実の世界に持ち込むには、単なるモデリング以上のことが必要です。このSpecializationでは、さまざまな展開シナリオをナビゲートし、データをより効果的に使用してモデルをトレーニングする方法を学習します。

この最終コースでは、モデルをデプロイするときに遭遇する XNUMX つの異なるシナリオを検討します。 Web 上で推論を実行できるテクノロジーである TensorFlow Serving について紹介します。次に、転移学習に使用できるモデルのリポジトリである TensorFlow Hub に進みます。次に、TensorBoard を使用してモデルがどのように機能するかを評価および理解するだけでなく、モデルのメタデータを他のユーザーと共有します。最後に、フェデレーテッドラーニングと、データプライバシーを維持しながら、デプロイされたモデルをユーザーデータで再トレーニングする方法について説明します。

このSpecializationは、TensorFlow in Practice Specializationに基づいています。 TensorFlowを初めて使用する場合は、最初にTensorFlow in Practice Specializationを取ることをお勧めします。ニューラルネットワークがどのように機能するかについて、より深く基礎的な理解を深めるために、Deep Learning Specializationを受講することをお勧めします。