Phát triển mô hình Machine Learning cho môi trường sản xuất

Phần lớn nội dung về học máy hiện nay tập trung vào việc huấn luyện mô hình và tinh chỉnh tham số, nhưng 90% mô hình thử nghiệm không bao giờ được đưa vào môi trường thực tế, chủ yếu vì chúng không được xây dựng để vận hành lâu dài. Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu cách chuyển từ tư duy kỹ thuật học máy sang tư duy MLOps (Vận hành học máy), giúp bạn huấn luyện, lập tài liệu, bảo trì và mở rộng quy mô các mô hình để phát huy tối đa tiềm năng của chúng.

Thử nghiệm và ghi chép dễ dàng

Việc thử nghiệm các mô hình ML thường rất thú vị nhưng có thể tốn nhiều thời gian. Tại đây, bạn sẽ học cách thiết kế các thử nghiệm có thể tái lập để đẩy nhanh quy trình này, đồng thời viết tài liệu cho bản thân và đồng đội, giúp công việc sau này với pipeline trở nên dễ dàng hơn.

Xây dựng mô hình MLOps cho môi trường thực tế

Bạn sẽ học những phương pháp luyện tập tốt nhất để đóng gói và tuần tự hóa cả mô hình lẫn môi trường nhằm đưa vào sử dụng thực tế, giúp các mô hình có thể hoạt động lâu dài nhất có thể.

Mở rộng quy mô và tự động hóa các pipeline ML của bạn

Bằng cách xem xét độ phức tạp của mô hình và dữ liệu, đồng thời liên tục tự động hóa, bạn có thể đảm bảo các mô hình được mở rộng quy mô để sử dụng trong môi trường thực tế, cũng như được giám sát và triển khai chỉ trong chớp mắt.

Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ có thể thiết kế và phát triển các mô hình học máy sẵn sàng đưa vào môi trường sản xuất, đồng thời liên tục cải thiện chúng theo thời gian.