NLP Machine Learning: Build and Deploy with Flask, Docker, and Jenkins (bằng tiếng Anh).

Tạo ra một mô hình học máy chỉ là một nửa cuộc chiến; giá trị thực sự đến khi bạn triển khai nó để người dùng cuối có thể tương tác với nó. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua toàn bộ chu kỳ sống của một ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Bạn sẽ bắt đầu với các khái niệm cơ bản về học máy, tiến tới xây dựng và điều chỉnh một mô hình NLP, và cuối cùng đóng gói và tự động hóa việc triển khai nó bằng cách sử dụng các công cụ DevOps tiêu chuẩn của ngành. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm NLP cơ bản, thuật ngữ học máy và thiết lập môi trường dự án. - Tạo và điều chỉnh một mô hình phân loại văn bản trong Python sử dụng các thực tiễn phát triển tốt nhất hiện đại. - Tạo một API web mạnh mẽ sử dụng Flask để phục vụ dự đoán của mô hình của bạn trực tiếp đến trình duyệt. - Containerize ứng dụng của bạn với Docker để đảm bảo hành vi nhất quán trên các môi trường khác nhau. - Cấu hình kho GitLab để quản lý phiên bản mã và các luồng làm việc hợp tác. - Thực hiện các đường ống tích hợp tự động sử dụng Jenkins để kiểm tra và triển khai các build địa phương của bạn. Cuộc hành trình bắt đầu với các định nghĩa NLP cốt lõi và thiết lập dự án, đảm bảo bạn có một nền tảng khái niệm vững chắc trước khi viết mã. Từ đó, bạn sẽ tiến hành qua các giải thích viết từng bước và các đoạn mã sạch bao gồm đào tạo mô hình, phát triển API, container hóa và tích hợp liên tục. Chương trình này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu mới bắt đầu, các nhà phát triển phần mềm, và các kỹ sư DevOps tham vọng muốn hiểu về mặt triển khai của học máy. Không cần phải triển khai trước hoặc kinh nghiệm DevOp. Bắt đầu đọc hôm nay để nối liền khoảng cách giữa lý thuyết khoa học dữ liệu và kỹ thuật phần mềm sẵn sàng sản xuất.