Thiết kế Pipeline Dự báo cho Môi trường Production

Tìm hiểu cách thiết kế, tự động hóa và giám sát các quy trình dự báo có khả năng mở rộng bằng Python. Khóa học nâng cao này hướng dẫn quý vị toàn bộ quy trình đưa mô hình vào vận hành - từ thu thập dữ liệu và huấn luyện mô hình đến triển khai và giám sát - bằng các công cụ như MLflow và Airflow.Bạn sẽ bắt đầu bằng cách kết nối với các nguồn dữ liệu thời gian thực và xây dựng dự báo đầu tiên từ dữ liệu nhu cầu điện tại Hoa Kỳ. Tiếp theo, bạn sẽ tìm hiểu những kiến thức nền tảng về thử nghiệm, bao gồm backtesting, đánh giá và đăng ký mô hình bằng MLflow.Sau đó, bạn sẽ xây dựng các pipeline dự báo tự động với quy trình ETL, đăng ký mô hình và điều phối bằng Airflow. Cuối cùng, bạn sẽ tìm hiểu những kiến thức thiết yếu để triển khai trong môi trường thực tế, bao gồm giám sát tình trạng hoạt động của pipeline, phát hiện hiện tượng drift của mô hình và duy trì các hệ thống dự báo.