Hands-On Machine Learning: Build and Deploy with Python and MLOps (bằng tiếng Anh).

Chuyển đổi một mô hình học máy từ một máy tính bảng địa phương sang một môi trường sản xuất đáng tin cậy đòi hỏi nhiều hơn chỉ là các thuật toán huấn luyện. Chương trình học dựa trên văn bản này trang bị cho bạn những kỹ năng thực tế để nối kết khoảng cách giữa khoa học dữ liệu và kỹ thuật phần mềm. Bạn sẽ học cách xây dựng các dự án Python bằng cách sử dụng các tiêu chuẩn gói hiện đại, xây dựng hệ thống đào tạo mạnh mẽ, và thực hiện các thực hành MLOps cần thiết để triển khai và giám sát các mô hình của bạn với sự tự tin. Bạn sẽ học được: - Hiểu các giai đoạn cốt lõi của chu kỳ học máy, từ việc chuẩn bị dữ liệu ban đầu đến triển khai. - Tạo các đường ống huấn luyện có thể tái tạo trong Python bằng cách sử dụng cấu hình dự án hiện đại và quản lý phụ thuộc. - Apply data versioning and validation techniques to ensure consistent model inputs and outputs. - Thiết lập các mô hình huấn luyện như các API chức năng sẵn sàng phục vụ dự đoán thời gian thực. - Cấu hình các mô hình giám sát và quan sát cơ bản để theo dõi hiệu suất mô hình theo thời gian. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản về học máy và cấu trúc dự án, sau đó hướng dẫn bạn từng bước qua quá trình xử lý dữ liệu, chọn mô hình, đánh giá và chiến lược triển khai. Bạn sẽ đọc các lời giải thích chi tiết và nghiên cứu các đoạn mã thực tế được thiết kế để xây dựng kỹ năng kỹ thuật thực tế của bạn. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu tham vọng, các nhà phát triển phần mềm và người mới bắt đầu tìm kiếm sự chuyển đổi vào lĩnh vực MLOps. Không cần phải có kinh nghiệm DevOps hoặc triển khai trước đó, khiến đây là điểm khởi đầu hoàn hảo cho hành trình AI sản xuất của bạn. Bắt đầu hành trình của bạn hướng tới việc thành thạo chu kỳ học máy sản xuất hôm nay.