Enterprise Machine Learning: Workflows, Data, and Model Selection (bằng tiếng Anh).

Thực hiện học máy trong một môi trường doanh nghiệp thế giới thực đòi hỏi nhiều hơn chỉ viết mã mô hình; nó đòa hỏi quản lý dữ liệu mạnh mẽ, xử lý trước thông minh, và lựa chọn mô hình chiến lược. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu lý thuyết cơ bản về học máy để đưa ra các quyết định kiến trúc quan trọng cho các trường hợp sử dụng kinh doanh. Bạn cũng sẽ khám phá cách đánh giá nhu cầu quản lý dữ liệu và xác định liệu có nên tận dụng AutoML, BigQuery ML, hoặc đào tạo tùy chỉnh để giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp. Bạn sẽ học được: - Hiểu các giai đoạn cốt lõi của chu kỳ học máy doanh nghiệp và các nguyên tắc quản lý dữ liệu. - Phân tích yêu cầu kinh doanh để chọn con đường mô phỏng hiệu quả nhất trong AutoML, BigQuery ML và đào tạo tùy chỉnh. - Ứng dụng các kỹ thuật xử lý và quản lý dữ liệu để đảm bảo đầu vào chất lượng cao cho các mô hình của bạn. - Đánh giá hiệu suất mô hình và điều chỉnh chỉ số kỹ thuật với mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp. - Tìm hiểu các khái niệm MLOps cơ bản để hiểu cách các mô hình được theo dõi và duy trì trong sản xuất. Từ đó, bạn sẽ đọc qua một nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp thực tế, phân tích các kịch bản kinh doanh khác nhau để cân nhắc những lợi ích và bất lợi của các con đường phát triển ML khác nhau và các thực tiễn triển khai hiện đại. Chương trình này được thiết kế cho các chuyên gia dữ liệu, các nhà phân tích kinh doanh và người mới bắt đầu muốn hiểu cách thức học máy hoạt động theo quy mô. Không cần phải có kinh nghiệm học máy hoặc lập trình trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng một nền tảng vững chắc trong chiến lược học máy doanh nghiệp.