MLOps Fundamentals: Deploying and Monitoring Machine Learning Models (bằng tiếng Anh).

Chuyển một mô hình học máy từ một máy tính bảng địa phương sang một môi trường sản xuất đáng tin cậy đòi hỏi một bộ kỹ năng chuyên biệt. Chương trình học dựa trên văn bản này giới thiệu cho bạn các nguyên tắc cốt lõi của Machine Learning Operations (MLOps), nối kết khoảng cách giữa khoa học dữ liệu và kỹ thuật phần mềm. Vào cuối khóa học này, bạn sẽ hiểu cách tự động hóa các đường ống mô hình, quản lý phiên bản dữ liệu, và thiết lập tích hợp liên tục và triển khai liên tục (CI / CD) cho hệ thống AI của bạn. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm MLOps cơ bản, thuật ngữ và chu kỳ học máy. - Cấu hình các đường ống tự động cho xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình và đánh giá. - Apply version control to both code and datasets to ensure reproducibility. - Thiết lập các mô hình sản xuất sử dụng các dịch vụ cơ bản và dịch vụ đám mây. - Theo dõi hiệu suất mô hình trong thời gian thực để phát hiện dữ liệu trôi dạt và duy trì độ chính xác. - Thực hiện các luồng công việc CI / CD cơ bản được thiết kế cho các đường ống học máy. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và nền tảng cấu trúc trước khi hướng dẫn bạn qua các giải thích viết từng bước về thiết kế đường ống, chiến lược triển khai và khả năng quan sát mô hình đang diễn ra. Chương trình này được thiết kế cho các kỹ sư học máy, nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển phần mềm mới tham gia hoạt động và muốn học cách quản lý các mô hình sản xuất, mà không cần kinh nghiệm DevOps trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng hệ thống học máy đáng tin cậy, tự động và có thể mở rộng.