AWS Machine Learning Solutions: From Lifecycle to MLOps (bằng tiếng Anh).

Việc xây dựng các hệ thống học máy thành công đòi hỏi nhiều hơn chỉ huấn luyện một mô hình; nó đòa hỏi một cách tiếp cận có cấu trúc cho toàn bộ chu kỳ sống, từ việc chuẩn bị dữ liệu đến giám sát sản xuất. Bạn sẽ học cách chọn dịch vụ AWS phù hợp cho mỗi giai đoạn của chu kỳ phát triển, đánh giá hiệu suất mô hình chính xác, và thực hiện các thực tiễn MLOps cơ bản để giữ cho hệ thống của bạn chạy trơn tru. Bạn sẽ học được: - Hiểu các giai đoạn cốt lõi của chu kỳ học máy, từ việc hấp thụ dữ liệu đến triển khai mô hình. - Cấu hình dịch vụ AWS để lưu trữ dữ liệu, mô hình xe lửa và điểm cuối máy chủ hiệu quả. - Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các chỉ số chính và chọn các thuật toán tốt nhất cho nhu cầu kinh doanh của bạn. - Ứng dụng các nguyên tắc MLOps hiện đại để tự động hóa các đường ống và giám sát các mô hình trong sản xuất. - Tìm hiểu các mô hình học máy hiện đại, bao gồm các mô thức tích hợp cho mô hình nền tảng. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và các khái niệm về chu kỳ sống trước khi hướng dẫn bạn qua các hướng dẫn viết có cấu trúc về đào tạo mô hình, đánh giá, và tự động hóa đường ống. Bạn sẽ thực hành các kháo niệm này thông qua các đánh giá khái quát và bài tập viết được thiết kế để xây dựng niềm tin kỹ thuật của bạn. Lớp học này được thiết kế cho các kỹ sư đám mây, nhà phát triển và chuyên gia dữ liệu mới đến học máy trên AWS. Không cần phải học máy trước hoặc kinh nghiệm kiến trúc đám mờ. Bắt đầu xây dựng các luồng công việc học máy tự động, có thể mở rộng ngay hôm nay.