The Complete ML Project Workflow: Development to Production (bằng tiếng Anh).

Học phần này giới thiệu chu kỳ sống của dự án cần thiết để cung cấp giá trị kinh doanh thế giới thực bằng cách sử dụng học máy. Vào cuối khóa học này, bạn sẽ hiểu các giai đoạn thiết yếu của một dự án ML, từ việc khám phá dữ liệu ban đầu và phát triển mô hình đến triển khai, bảo trì và giám sát, cho phép bạn chuyển đổi từ các thí nghiệm cô lập sang các giải pháp sẵn sàng sản xuất. Bạn sẽ học được: * Hiểu các bước quan trọng để dịch một nhu cầu kinh doanh thành một vấn đề học máy có thể giải quyết. * Luyện tập chuẩn bị dữ liệu và kỹ thuật kỹ sư đặc trưng cần thiết cho đào tạo mô hình mạnh. * Xây dựng mô hình ML cơ bản và đánh giá hiệu suất của chúng bằng cách sử dụng các chỉ số tiêu chuẩn. * Cấu hình theo dõi thí nghiệm cơ bản và mô hình phiên bản cho khả năng tái tạo và hợp tác nhóm. * Apply các khái niệm cốt lõi của containerization và triển khai các mô hình phù hợp cho môi trường sản xuất. * Thực hiện các chiến lược giám sát và bảo trì cơ bản để đảm bảo độ tin cậy của mô hình theo thời gian. Chúng tôi bắt đầu với thuật ngữ chính và các khái niệm cơ bản, sau đó đi bộ có hệ thống qua các giai đoạn phát triển, đào tạo, xác nhận và vận hành của một dự án ML, tập trung vào các bài tập viết thực tế. Chương trình này được thiết kế cho những người mới bắt đầu học máy, muốn hiểu được quy trình làm việc thực tế của một nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư ML. Không cần kinh nghiệm trước đó với MLOps hoặc hệ thống sản xuất. Bắt đầu học cách cung cấp các dự án học máy hoạt động trong thế giới thực ngày nay.