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Panoramica

Con questo lab acquisirai esperienza pratica sull'addestramento di modelli TensorFlow 2.x, sia in locale sia su AI Platform. Dopo aver completato l'addestramento, imparerai a eseguire il deployment del modello su AI Platform per l'elaborazione di previsioni. Eseguirai l'addestramento del modello allo scopo di elaborare previsioni sulla categoria di reddito di una persona utilizzando il set di dati relativo al reddito del Censimento degli Stati Uniti.

Questo lab fornisce un'esperienza introduttiva dell'intero processo di addestramento e di elaborazione di previsioni su AI Platform. Durante il lab utilizzeremo il set di dati di un censimento per:

• Creare un'applicazione di addestramento TensorFlow 2.x e convalidarla in locale.
• Eseguire un job di addestramento su un'istanza worker singola nel cloud.
• Eseguire il deployment di un modello per supportare le previsioni.
• Richiedere una previsione online e visualizzare la risposta.

Cosa devi creare

Nell'esempio viene creato un modello di classificazione per la previsione della categoria di reddito in base al set di dati relativo al reddito del Censimento degli Stati Uniti. Le due categorie di reddito, denominate anche etichette, sono:

• >50K: maggiore di $ 50.000
• <=50K: minore di o uguale a $ 50.000

Nell'esempio il modello viene definito utilizzando l'API Keras sequenziale. Nell'esempio vengono definite le trasformazioni dei dati specifiche del set di dati del censimento. Queste caratteristiche, che possono aver subito trasformazioni, vengono successivamente assegnate alla porzione DNN o alla porzione lineare del modello.