Llevar un modelo de aprendizaje automático al mundo real implica mucho más que solo modelar. Esta especialización le enseñará cómo navegar por varios escenarios de implementación y usar los datos de manera más efectiva para entrenar su modelo. En este curso final, explorará cuatro escenarios diferentes que encontrará al implementar modelos. Se le presentará TensorFlow Serving, una tecnología que le permite hacer inferencias en la web. Pasará a TensorFlow Hub, un repositorio de modelos que puede usar para transferir el aprendizaje. Luego, usará TensorBoard para evaluar y comprender cómo funcionan sus modelos, además de compartir los metadatos de su modelo con otros. Finalmente, explorará el aprendizaje federado y cómo puede volver a entrenar modelos implementados con datos de usuario mientras mantiene la privacidad de los datos. Esta especialización se basa en nuestra especialización TensorFlow en la práctica. Si es nuevo en TensorFlow, le recomendamos que primero realice la especialización en práctica de TensorFlow. Para desarrollar una comprensión más profunda y fundamental de cómo funcionan las redes neuronales, le recomendamos que realice la especialización en aprendizaje profundo.