Um ein Modell des maschinellen Lernens in die reale Welt zu bringen, gehört viel mehr dazu als nur die Modellierung. In dieser Specialization lernen Sie, wie Sie verschiedene Einsatzszenarien durchlaufen und Daten effektiver nutzen können, um Ihr Modell zu trainieren. In diesem abschließenden Kurs lernen Sie vier verschiedene Szenarien kennen, denen Sie beim Einsatz von Modellen begegnen werden. Sie werden in TensorFlow Serving eingeführt, eine Technologie, mit der Sie Inferenzen über das Internet durchführen können. Sie fahren fort mit TensorFlow Hub, einem Repository von Modellen, die Sie für das Transfer Learning verwenden können. Dann werden Sie TensorBoard verwenden, um zu bewerten und zu verstehen, wie Ihre Modelle funktionieren, und um Ihre Modell-Metadaten mit anderen zu teilen. Schließlich erforschen Sie das föderierte Lernen und wie Sie eingesetzte Modelle mit Benutzerdaten unter Wahrung des Datenschutzes neu trainieren können. Diese Specialization baut auf unserer TensorFlow in Practice Specialization auf. Wenn Sie neu in TensorFlow sind, empfehlen wir Ihnen, zuerst die Specialization TensorFlow in Practice zu belegen. Wenn Sie ein tieferes, grundlegendes Verständnis für die Funktionsweise neuronaler Netze entwickeln möchten, empfehlen wir Ihnen die Deep Learning Specialization.