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AI Platform: Qwik Start

AI Platform: Qwik Start

1 hora 1 crédito

GSP076

Labs de autoaprendizaje de Google Cloud

Resumen

Mediante este lab, obtendrá experiencia práctica en el entrenamiento de modelos de TensorFlow 2.x, tanto a nivel local como en AI Platform. Después del entrenamiento, aprenderá a implementar su modelo en AI Platform para derivas (predicciones). Entrenará su modelo para predecir la categoría de ingresos de una persona usando el conjunto de datos de ingresos del censo de los Estados Unidos.

Este lab brinda una introducción al entrenamiento y la predicción en AI Platform de principio a fin. Se utilizará un conjunto de datos del censo para realizar lo siguiente:

  • Crear una aplicación de entrenamiento de TensorFlow 2.x y validarla de manera local
  • Ejecutar su trabajo de entrenamiento en una sola instancia de trabajador en la nube
  • Implementar un modelo para asistir la predicción
  • Solicitar una predicción en línea y ver la respuesta

Qué compilará

Con la muestra, se compila un modelo amplio y profundo para la predicción de la categoría de ingresos según el conjunto de datos de ingresos del censo de Estados Unidos. Las siguientes son las dos categorías de ingresos (también conocidas como etiquetas):

  • >50K: Superior a USD 50,000
  • <=50K: Inferior o igual a USD 50,000

Los modelos amplios y profundos usan redes neuronales profundas (DNN) para aprender abstracciones de alto nivel sobre atributos complejos o interacciones entre estos atributos. Luego, estos modelos combinan los resultados de la DNN con una regresión lineal realizada en atributos más simples. Esta funcionalidad proporciona un equilibrio entre potencia y velocidad que resulta eficaz para resolver muchos problemas de datos estructurados.

La muestra define el modelo con la clase DNNCombinedLinearClassifier compilada previamente. También define las transformaciones de datos particulares del conjunto de datos del censo y, luego, asigna esos atributos (potencialmente) transformados a la DNN o a la parte lineal del modelo.

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  • El contenido se presenta de a poco para que pueda aprender a su propio ritmo.
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