Implementación de modelo personalizado de Vertex AI para predecir el CLV
Impartido por:
Lo que aprenderás en este curso:
- 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.
Requisitos del curso
Para un mejor aprovechamiento de esta formación, se recomienda que estés familiarizado con una variedad de servicios de Google Cloud como Vertex AI y Tensorflow, además de tener una comprensión básica de los conceptos y términos relacionados con el ML y la IA.
Valoraciones de estudiantes:
Contenido del curso:
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- 6m
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Introducción a Vertex AI y BigQuery4m
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Desarrollo24m
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Conclusiones y próximos pasos2m
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Dudas frecuentes
¿Cuándo comienza la formación?
En OpenWebinars las formaciones no tienen fecha de inicio y de final.
Cada curso tiene una fecha de publicación y desde ese día estarán 100% disponible todos los contenidos del curso para los usuarios suscritos a alguno de nuestros planes.
¿Cuál es el precio?
En OpenWebinars no vendemos formaciones.
Tenemos diferentes tipos de suscripciones, que te dará acceso completo a todas las formaciones de la plataforma y a las nuevas que vamos lanzando, siempre y cuando tu suscripción esté activa (como Spotify con la música o Netflix con las películas y series).
¿Eres una empresa? Tenemos planes especiales para ti. Consúltanos aquí.
¿Puedo obtener un diploma que acredite mis conocimientos?
Efectivamente, una vez superada cada formación, podrás descargarte el diploma acreditativo de cada una de ellas. Añádelas a tu CV y mejora tu perfil para las empresas.
También podrás obtener un diploma de nivel superior al superar todas las formaciones de la lista.
En este curso online y práctico vamos a utilizar BigQuery con el fin de procesar y analizar datos exploratorios, y la plataforma de Vertex AI para entrenar e implementar un modelo regresor personalizado de TensorFlow que sea capaz de predecir el valor del ciclo de vida del cliente.
Es necesario tener conocimientos previos sobre cloud computing y con los servicios de Google Cloud Plaform como Vertex AI y Tensorflow, además tener una comprensión básica de los conceptos y términos relacionados con el Machine Learning y la Inteligencia Artificial.
El desarrollo de este curso consiste en varios pasos que iremos realizando de forma detallada. El profesor comienza creando una cuenta de servicio personalizada de Vertex AI, a la que posteriormente integrar Vertex TensorBoard.
Los siguientes pasos serán crear una instancia de notebook de Vertex, clonar un repositorio ya creado previamente e instalar las dependencias necesarias, para después comenzar a trabajar dentro de ese notebook.
Con todo este proceso vamos a comprobar cómo Vertex AI nos permite ejecutar nuestros modelos de Tensorflow directamente en el cloud, sin necesidad de tener nada en físico ni montando on premise.
