Production Machine Learning for Software Engineers

Là một nhà phát triển phần mềm, viết mã sạch là bản chất thứ hai, nhưng chuyển đổi sang học máy đòi hỏi một sự thay đổi cơ bản trong cách bạn xây dựng và duy trì hệ thống. Chương trình chỉ văn bản này nối liền khoảng cách giữa kỹ thuật phần mềm và khoa học dữ liệu, dạy bạn cách vận hành và quản lý các mô hình học máy trong môi trường sản xuất. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách nắm vững các khái niệm và thuật ngữ học máy cơ bản trước khi chuyển sang các luồng công việc tích hợp thực tế. Bằng cách đọc qua các giải thích rõ ràng và các ví dụ mã có cấu trúc, bạn sẽ học cách biến các mô hình thô thành các dịch vụ đáng tin cậy, sẵn sàng sản xuất. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cốt lõi của học máy, các giai đoạn và thuật ngữ. - Xây dựng và đánh giá các mô hình dự đoán sử dụng thư viện Python hiện đại. - Bộ gói mô hình học máy vào môi trường tái tạo bằng Docker. - Phân phối các mô hình như API web hiệu suất cao có thể mở rộng với FastAPI. - Thực hiện các chiến lược giám sát cơ bản để theo dõi hiệu suất mô hình và dữ liệu trôi nổi. - Apply testing and version control best practices to machine learning code. Lớp học này bắt đầu với các khái niệm và từ vựng cơ bản trước khi hướng dẫn bạn qua việc đóng gói mô hình, phát triển API và các đường ống triển khai. Nó được thiết kế đặc biệt cho các kỹ sư phần mềm và nhà phát triển muốn thêm kỹ thuật học máy vào bộ kỹ năng của họ, mà không cần có nền tảng khoa học dữ liệu trước đó. Bắt đầu xây dựng và triển khai hệ thống học máy sẵn sàng sản xuất ngay hôm nay.