Production ML Pipelines: Tabular Data Science and Deployment (bằng tiếng Anh).

Việc chuyển đổi từ đào tạo mô hình cô lập để triển khai các hệ thống đáng tin cậy, sẵn sàng sản xuất là trở ngại lớn nhất đối với các chuyên gia ML tham vọng. Chương trình này sẽ chuyển sự chú ý của bạn từ các văn lệnh mô hình cô lập sang các đường ống ML hoàn chỉnh, có thể duy trì. Bạn sẽ làm chủ toàn bộ quá trình làm việc cần thiết để xử lý dữ liệu có cấu trúc, ngăn chặn các bẫy thông thường như rò rỉ dữ kiện, và phục vụ dự đoán hiệu quả, chuẩn bị cho bạn cho vai trò kỹ thuật ML trong thế giới thực. Bạn sẽ học được: * Hiểu các nguyên tắc xây dựng mô-đun, các đường ống học máy có thể duy trì cho dữ liệu cấu trúc. * Apply advanced feature engineering techniques and rigorous validation methods to prevent data leakage and ensure model robustness. * Mô hình tăng cường gradient hiệu suất cao, chẳng hạn như CatBoost và LightGBM, cho các nhiệm vụ phân loại và hồi quy phức tạp. * Cấu hình điều chỉnh siêu tham số tự động sử dụng các công cụ như Optuna để tìm kiếm hiệu quả các cấu hình mô hình tối ưu. * Giải thích dự đoán mô hình chính xác bằng cách sử dụng giá trị SHAP để cung cấp khả năng giải thích cần thiết cho các bên liên quan và gỡ lỗi. * Thiết kế và thực hiện các luồng công việc suy luận hàng loạt cơ bản và REST API đơn giản cho việc phục vụ và tích hợp mô hình không gian. * Thực hành cấu trúc mã và quản lý môi trường cần thiết cho phát triển ML chuyên nghiệp. Chúng tôi bắt đầu với các khái niệm cơ bản trong xử lý dữ liệu có cấu trúc và tiến hành qua việc tạo tính năng, kiểm tra nghiêm ngặt, tối ưu hóa, và cuối cùng, các nền tảng triển khai. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu quen thuộc với cú pháp Python cơ bản và muốn chuyển sang xây dựng các giải pháp học máy chuyên nghiệp cho dữ liệu có cấu trúc. Không cần phải có kinh nghiệm MLOp hay mô hình cao cấp trước đó. Bắt đầu xây dựng hệ thống ML đầu tiên của bạn ngay hôm nay.