MLOps Foundations: Deploying and Monitoring ML in Production (bằng tiếng Anh).

Chuyển đổi một mô hình học máy từ một máy tính xách tay thử nghiệm sang một hệ thống ổn định, sẵn sàng sản xuất đòi hỏi nhiều hơn chỉ là kỹ năng khoa học dữ liệu tốt. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các nguyên tắc cơ bản của MLOps, dạy bạn cách xây dựng các đường ống triển khai mạnh mẽ và duy trì độ tin cậy của mô hình theo thời gian. Bạn sẽ xây dựng một hiểu biết vững chắc về cách quản lý toàn bộ chu kỳ học máy, khép lại khoảng cách giữa phát triển và hoạt động, và đảm bảo giá trị kinh doanh dài hạn. Bạn sẽ học được: - Hiểu thuật ngữ MLOps cơ bản, các khái niệm cốt lõi và chu kỳ học máy. - Xây dựng dữ liệu tự động và mô hình đường ống để đảm bảo triển khai lặp lại và đáng tin cậy. - Cấu hình hệ thống giám sát liên tục để phát hiện mô hình trôi dạt và suy giảm dữ liệu trong thời gian thực. - Apply hiện đại CI / CD thực hành đặc biệt phù hợp cho các luồng công việc học máy. - Thực hiện các chiến lược đào tạo lại và quản lý mô hình để duy trì tuân thủ và chính xác. - Đánh giá ROI của các sáng kiến MLOps và chọn các nền tảng hoạt động đúng. Bạn sẽ bắt đầu với các định nghĩa cốt lõi và trường hợp kinh doanh cho MLOps trước khi tiến hành xây dựng đường ống, kiểm tra tự động và khả năng quan sát sản xuất. Chương trình này được thiết kế cho các kỹ sư ML, nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển phần mềm tham vọng tìm kiếm để hiểu về mặt hoạt động của học máy, mà không cần kinh nghiệm MLOps trước đó. Bắt đầu hành trình của bạn vào các hoạt động học máy cấp sản xuất hôm nay.