Machine Learning in the Enterprise: Designing Practical Workflows (bằng tiếng Anh).

Scaling machine learning từ một nguyên mẫu laptop đơn giản đến một hệ thống doanh nghiệp an toàn, hiệu suất cao đòi hỏi nhiều hơn chỉ viết mã mô hình. Các tổ chức cần các luồng công việc có cấu trúc, sắp xếp kinh doanh rõ ràng và quản lý dữ liệu mạnh mẽ để tạo giá trị thực. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản của học máy doanh nghiệp, giúp bạn dịch các yêu cầu kinh doanh thành các mục tiêu ML kỹ thuật và thiết kế các đường ống có thể mở rộng tồn tại trong môi trường sản xuất. Bạn sẽ học được: - Hiểu thuật ngữ ML doanh nghiệp chính, các khái niệm nền tảng và chu kỳ sống dự án. - Điều chỉnh các yêu cầu kinh doanh với các mục tiêu học máy đo lường và chỉ số hiệu suất chính. - Thiết kế các đường ống dữ liệu an toàn và có thể mở rộng cho việc huấn luyện và phục vụ mô hình. - Tìm hiểu các nguyên tắc MLOps hiện đại, bao gồm phiên bản, giám sát và quản lý mô hình. - Phân tích các kịch bản kinh doanh thế giới thực để chọn kiến trúc ML phù hợp cho tổ chức của bạn. Bạn sẽ bắt đầu với những điều cơ bản nhất của cơ sở dữ liệu doanh nghiệp trước khi chuyển sang các nghiên cứu thực tế. Qua các giải thích bằng văn bản, phân tích kiến trúc và các bài tập khái niệm, bạn sẽ nắm vững toàn bộ chu kỳ sống của một dự án ML công ty. Lớp học này được thiết kế cho các kỹ sư ML tham vọng, quản lý sản phẩm và các nhà phân tích kinh doanh mới đến các hệ thống quy mô doanh nghiệp. Không cần phải có kinh nghiệm lập trình hay học máy tiên tiến trước đó. Bắt đầu học cách xây dựng và quản lý các giải pháp học máy sẵn sàng sản xuất ngay hôm nay.