Khóa học
Các khái niệm về MLOps
Trung cấpTrình độ kỹ năng
Đã cập nhật tháng 12, 2025
TheoryMachine Learning2 gio16 video46 Bài tập2,950 XP42,743Giấy chứng nhận Thành tích
Tạo Tài Khoản Miễn Phí
Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọnhoặc
Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.
Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích
Đào tạo một đội ngũ?
Dùng thử cho Doanh nghiệpMô tả khóa học
Tìm hiểu về Machine Learning Operations (MLOps)
Việc hiểu các khái niệm về MLOps là điều cần thiết đối với bất kỳ Nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư hoặc lãnh đạo nào để đưa các mô hình học máy từ notebook cục bộ đến một mô hình hoạt động thực tế trong môi trường sản xuất.Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu MLOps là gì, hiểu các giai đoạn khác nhau trong quy trình MLOps và xác định các cấp độ trưởng thành khác nhau của MLOps. Sau khi tìm hiểu về các khái niệm MLOps thiết yếu, bạn sẽ được trang bị đầy đủ cho hành trình triển khai học máy một cách liên tục, đáng tin cậy và hiệu quả.
Khám phá cách học máy có thể được mở rộng và tự động hóa
Làm thế nào chúng ta có thể mở rộng các dự án học máy của mình bằng cách sử dụng tối thiểu thời gian và tài nguyên? Và làm thế nào chúng ta có thể tự động hóa các quy trình của mình để giảm nhu cầu can thiệp thủ công và cải thiện hiệu suất mô hình? Đây là những câu hỏi học máy cơ bản mà MLOps cung cấp câu trả lời.Trong khóa học MLOps này, bạn sẽ bắt đầu bằng cách khám phá những kiến thức cơ bản về MLOps, tìm hiểu các tính năng cốt lõi và các vai trò liên quan. Tiếp theo, bạn sẽ khám phá chi tiết hơn về các giai đoạn khác nhau của vòng đời học máy.
Khi bạn tiến bộ, bạn cũng sẽ tìm hiểu về các hệ thống và công cụ để mở rộng quy mô và tự động hóa vận hành học máy tốt hơn, bao gồm kho đặc trưng, theo dõi thí nghiệm, pipeline CI/CD, vi dịch vụ và đóng gói container. Bạn sẽ khám phá các khái niệm MLOps quan trọng, giúp bạn hiểu rõ hơn về cách áp dụng chúng.
Điều kiện tiên quyết
Understanding Machine LearningUnderstanding Data Engineering1
Giới thiệu về MLOps
Trước hết, bạn sẽ tìm hiểu về các đặc trưng cốt lõi của MLOps. Bạn sẽ khám phá vòng đời machine learning, các giai đoạn của nó và các vai trò gắn với quy trình MLOps.
2
Thiết kế và Phát triển
Tiếp theo, bạn sẽ tìm hiểu về giai đoạn thiết kế và phát triển trong vòng đời machine learning. Bạn sẽ khám phá ước tính giá trị mang lại, chất lượng dữ liệu, feature store và theo dõi thí nghiệm.
3
Triển khai Machine Learning vào Sản xuất
Trong chương này, bạn sẽ đi sâu vào các khái niệm liên quan đến việc triển khai machine learning vào sản xuất, như môi trường chạy, đóng gói bằng container, pipeline CI/CD và chiến lược triển khai.
4
Duy trì Machine Learning trong Sản xuất
Cuối cùng, bạn sẽ tìm hiểu về việc duy trì machine learning trong sản xuất, với các khái niệm như giám sát thống kê và tính toán, huấn luyện lại, các mức độ trưởng thành của MLOps, và các công cụ có thể dùng trong vòng đời machine learning để đơn giản hóa quy trình.
Các khái niệm về MLOps
Hoàn Thành
Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành
Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của banChia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng ký ngay
Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Các khái niệm về MLOps ngay hôm nay!
Tạo Tài Khoản Miễn Phí
Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọnhoặc
Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.
Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động
Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.