Chuyển đến nội dung chính

Trang chủ Machine Learning

Khóa học

MLOps cho Doanh nghiệp

Cơ bảnTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 01, 2025

Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí

TheoryMachine Learning

3 gio

14 video

45 Bài tập

3,150 XP

3,823

Giấy chứng nhận Thành tích

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Điều kiện tiên quyết

Machine Learning for Business

1

Giới thiệu về MLOps

Chương đầu tiên sẽ giới thiệu MLOps và lý do tại sao nó cần thiết cho các doanh nghiệp muốn đồng thời thiết kế, phát triển và vận hành nhiều ứng dụng machine learning. Bạn sẽ tìm hiểu các yếu tố chính của MLOps như khả năng mở rộng và tự động hóa, lợi ích của MLOps, và vì sao MLOps vẫn còn thách thức. Bạn cũng sẽ khám phá cần chuẩn bị những gì để bắt đầu hành trình MLOps từ cả góc độ công nghệ và quản trị.

MLOps là gì?

MLOps: một bộ thực hành để ...

Những đặc trưng của MLOps là gì?

Các luận điểm kinh doanh cho MLOps

Các lĩnh vực liên quan đến MLOps

Đầu tư vào MLOps như thế nào

Lý do để đầu tư vào MLOps

Đặt nền tảng cho MLOps

Thành viên trong nhóm MLOps

Điều kiện tiên quyết của MLOps

Các yếu tố của MLOps

Bắt Đầu Chương

2

Vòng đời MLOps

Ở chương thứ hai, bạn sẽ tìm hiểu toàn bộ vòng đời MLOps từ thiết kế đến phát triển, triển khai và vận hành. Bạn sẽ khám phá vì sao giám sát là yếu tố thiết yếu cho các ứng dụng machine learning hiệu quả và tại sao chúng ta phải thường xuyên huấn luyện lại các mô hình machine learning.

Giải thích MLOps từ đầu đến cuối

Mười bước quan trọng trong vòng đời MLOps

Các giai đoạn chính của một ứng dụng MLOps

Nhiệm vụ quan trọng trong các giai đoạn chính của MLOps

Giai đoạn thiết kế

Trì hoãn các nhiệm vụ giai đoạn thiết kế

Bản thiết kế thành công: Thiết kế dự án MLOps của bạn

Giai đoạn phát triển

Nhiệm vụ phát triển

Vai trò trong giai đoạn phát triển

Giám sát, huấn luyện lại và thay thế các ứng dụng MLOps

Đặc trưng của vòng đời MLOps

Trách nhiệm cá nhân trong việc phát triển một use case MLOps

Vòng đời MLOps

Bắt Đầu Chương

3

MLOps: Từ lý thuyết đến thực tiễn

Trong chương thứ ba, bạn sẽ chuyển từ lý thuyết sang thực hành và khám phá các thách thức, rủi ro chính khi triển khai mô hình machine learning. Bạn cũng sẽ học cách các nhóm MLOps vận hành hiệu quả và vai trò của quản lý trong việc thúc đẩy mở rộng machine learning thành công.

Thách thức kinh doanh và rủi ro liên quan đến MLOps

Điều gì khiến MLOps đầy thách thức?

Phần mềm truyền thống vs. MLOps

Các rủi ro kinh doanh tiềm ẩn trong MLOps

Cách các nhóm MLOps vận hành hiệu quả

Các đội kiểu DevOps

Những thách thức khi triển khai MLOps

Thực trạng MLOps ngày nay

Một phát biểu sai về MLOps

Vì sao MLOps đầy thách thức

Bắt Đầu Chương

4

MLOps ngoài thực tế

Chương cuối sẽ hướng dẫn cách khởi động hành trình MLOps cho doanh nghiệp một cách hiệu quả thông qua các thực tiễn tốt nhất và những sai lầm cần tránh. Cuối cùng, bạn sẽ xem xét các cấp độ trưởng thành của MLOps và kết thúc khóa học bằng một nghiên cứu tình huống thực tế về thiết kế, phát triển và vận hành một ứng dụng machine learning cho các quy trình sản xuất quan trọng.

Doanh nghiệp cần làm gì để sẵn sàng MLOps toàn diện

Các KPI MLOps hợp lệ

Sắp xếp mức độ trưởng thành triển khai

Mức độ trưởng thành MLOps

Thực hành tốt và cạm bẫy trong MLOps

Chúng ta cần kiểm thử những gì?

(Không hẳn) là thực hành tốt nhất

Nghiên cứu tình huống MLOps: Tăng lợi nhuận với MLOps

Những điểm chính của nghiên cứu tình huống

Tổng kết

Bắt Đầu Chương

MLOps cho Doanh nghiệp

Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia 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 MLOps cho Doanh nghiệp ngay hôm nay!

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.