Kỹ sư Học máy

Khám phá cách MLOps có thể đưa các mô hình học máy từ notebook cục bộ đến các mô hình hoạt động trong môi trường sản xuất, tạo ra giá trị kinh doanh thực sự.

Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

Trong khóa học này, quý vị sẽ tìm hiểu về khung MLOps hiện đại, khám phá vòng đời và quá trình triển khai các mô hình học máy.

Học cách sử dụng MLflow để đơn giản hóa các thách thức trong việc phát triển ứng dụng học máy. Khám phá MLflow tracking, các dự án, mô hình và danh mục mô hình.

Perform a machine learning experiment to find the best model that predicts the temperature in London!

Học cách xây dựng các pipeline dữ liệu hiệu quả, hiệu suất cao và đáng tin cậy bằng cách sử dụng các nguyên tắc Extract, Transform, và Load.

Đảm bảo chất lượng dữ liệu cao trong các quy trình làm việc Khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu với thư viện Great Expectations của Python.

Tìm hiểu các thách thức khi giám sát mô hình học máy trong sản xuất, như trôi dữ liệu, trôi khái niệm và cách khắc phục suy giảm mô hình.

Tìm hiểu về Docker và khám phá tầm quan trọng của nó trong bộ công cụ của chuyên gia dữ liệu. Tìm hiểu về Docker container, Docker image và nhiều nội dung khác.