Enterprise Machine Learning: Workflows and MLOps for Beginners (bằng tiếng Anh).

Chuyển đổi học máy từ một máy tính bảng thử nghiệm địa phương sang một môi trường sản xuất doanh nghiệp mạnh mẽ đòi hỏi một cách tiếp cận có hệ thống. Chương trình này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản, kiến trúc và các luồng công việc thực tế cần thiết để tăng kích thước mô hình học máy thành công trong một môi trường kinh doanh. Bạn sẽ có được một hiểu biết rõ ràng về toàn bộ chu kỳ học máy, từ việc hấp thụ dữ liệu đến triển khai và giám sát mô hình. Bằng cách nghiên cứu các kịch bản kinh doanh thực tế, bạn sẽ học cách sắp xếp các quyết định học máy kỹ thuật với các mục tiêu tổ chức, yêu cầu bảo mật và nhu cầu khả năng mở rộng. Bạn sẽ học được: - Hiểu được thuật ngữ cơ bản của học máy và các giai đoạn của chu kỳ sống - Thiết kế các đường ống dữ liệu có thể mở rộng và chọn cơ sở hạ tầng đám mây phù hợp - Apply MLOps principles to automate model training, testing, and deployment - Cấu hình theo dõi mô hình để phát hiện dữ liệu trôi dạt và duy trì hiệu suất theo thời gian - Thực hiện các quy trình an ninh, quản lý và hợp tác tốt nhất trong các đội kỹ thuật - Tìm hiểu các mô hình kiến trúc hiện đại bao gồm cơ sở dữ liệu vector cơ bản và tự động hóa đường ống Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và các khái niệm cốt lõi trước khi chuyển bước qua bước thông qua việc chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình, chiến lược triển khai và giám sát liên tục. Chương trình dựa trên văn bản này được thiết kế cho người mới bắt đầu, nhà phát triển, và chuyên gia dữ liệu tham vọng mà không cần kinh nghiệm ML doanh nghiệp trước đó. Bắt đầu xây dựng nền tảng của bạn trong học máy doanh nghiệp hôm nay.