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AI Platform: Qwik Start

AI Platform: Qwik Start

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GSP076

Laboratórios autoguiados do Google Cloud

Visão geral

Neste laboratório, você terá a oportunidade de treinar o modelo do TensorFlow 2.x localmente e no AI Platform. Após o treinamento, você aprenderá a implantar o modelo no AI Platform para exibição (previsão). Você treinará o modelo para prever a categoria de renda de uma pessoa usando o conjunto de dados de renda do censo dos Estados Unidos.

Neste laboratório, você terá uma experiência completa de treinamento e previsão no AI Platform. Você usará um conjunto de dados do censo para:

  • criar um aplicativo de treinamento do TensorFlow 2.x e validá-lo localmente;
  • executar o job de treinamento em uma única instância de worker na nuvem;
  • implantar um modelo compatível com previsão;
  • solicitar uma previsão on-line e ver a resposta.

O que você criará

A amostra cria um modelo profundo e amplo para predizer a categoria de renda com base no conjunto de dados de renda do censo nos Estados Unidos. As duas categorias de receita (também conhecidas como rótulos) são estas:

  • >50K — maior que 50.000 dólares
  • <=50K — menor ou igual a 50.000 dólares

Os modelos profundos e amplos usam redes neurais profundas (DNNs, na sigla em inglês) para aprender abstrações de alto nível sobre recursos complexos ou interações entre eles. Esses modelos combinam as saídas da DNN com uma regressão linear realizada em recursos mais simples. Assim, cria-se um equilíbrio entre potência e velocidade que resolve muitos problemas de dados estruturados de maneira eficaz.

A amostra define o modelo com a classe predefinida DNNCombinedLinearClassifier e também as transformações de dados específicas do conjunto de dados do censo. Depois ela atribui esses recursos (possivelmente) transformados à DNN ou à parte linear do modelo.

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