در حال حاضر محصولی در سبد خرید شما وجود ندارد.
In a field where reproducible results are essential, Docker is rapidly emerging as one of the top tools for bringing efficiency to the work that data science teams—particularly those working in machine learning (ML)—are doing. Creating and developing ML models is often messy. Seasoned data scientists know that different versions of the same software can produce different results. With Docker, you can include the right versions of each needed dependency and library, so no one ever has to do any configuration. After the Dockerfile is built, you'll have exactly what you need. In this course, Jonathan Fernandes helps data scientists get up and running with Docker, demonstrating how to build a Dockerized ML application that can easily be shared. Along the way, he shares common use cases for the tool. Upon wrapping up this course, you'll be prepared to leverage the power of containers in your other ML projects.
در این روش نیاز به افزودن محصول به سبد خرید و تکمیل اطلاعات نیست و شما پس از وارد کردن ایمیل خود و طی کردن مراحل پرداخت لینک های دریافت محصولات را در ایمیل خود دریافت خواهید کرد.
فیلم یادگیری کامل Apache Spark Deep Learning
طبقه بندی متن برای NLP با استفاده از BERT
Introduction to Deep Learning with OpenCV
فیلم یادگیری Google Cloud Video Intelligence API by Example
Tensorflow: کار با تصاویر
آموزش انجام پروژه های Deep Learning با OpenCV
آموزش بازگشت از بحران از دست دادن شغلی در زمینه تکنولوژی
آموزش کدنویسی Decorators در زبان Python
دوره یادگیری کامل Apache PySpark
یادگیری پایتون از طریق حل چالش های معمول این زبان
اطلاع رسانی حذف دوره های قدیمی و تخفیفات نوروزی مشاهده