บทนำสู่การเรียนรู้ของเครื่องแบบครบวงจร

ดำดิ่งสู่โลกของแมชชีนเลิร์นนิงและค้นพบวิธีออกแบบ ฝึกฝน และนำโมเดลแบบครบวงจรไปใช้งานจริงด้วยคอร์สที่ครอบคลุมนี้ ผ่านตัวอย่างที่น่าสนใจจากโลกจริงและแบบฝึกหัดลงมือปฏิบัติ คุณจะได้เรียนรู้วิธีรับมือกับปัญหาข้อมูลที่ซับซ้อนและสร้างโมเดล ML ที่ทรงพลัง เมื่อจบหลักสูตรนี้ คุณจะมีทักษะที่จำเป็นในการสร้าง ติดตาม และดูแลรักษาโมเดลประสิทธิภาพสูงที่มอบข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง เปลี่ยนความเชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงของคุณให้ก้าวไปอีกระดับด้วยคอร์สแบบลงมือปฏิบัติที่ครอบคลุมนี้ และก้าวสู่การเป็นมืออาชีพด้าน ML แบบครบวงจร!

ประเมินและปรับปรุงโมเดลของคุณ

เริ่มต้นด้วยการเรียนรู้พื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA) และการเตรียมข้อมูล - คุณจะได้ทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลล่วงหน้า เพื่อให้พร้อมสำหรับการฝึกโมเดล ต่อไป ฝึกฝนศิลปะของการสร้างและคัดเลือกฟีเจอร์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้โมเดลของคุณรับมือกับความท้าทายในโลกจริงได้อย่างเต็มที่; เรียนรู้วิธีใช้ไลบรารี Boruta สำหรับการคัดเลือกฟีเจอร์ บันทึกการทดลองด้วย MLFlow และปรับจูนโมเดลของคุณด้วยการทำ cross-validation แบบ k-fold. ค้นพบเคล็ดลับของเมตริกข้อผิดพลาดที่มีประสิทธิภาพและวินิจฉัยภาวะโอเวอร์ฟิตติ้ง เพื่อเตรียมโมเดลของคุณให้พร้อมสู่ความสำเร็จ

ปรับใช้งานและติดตามโมเดลของคุณ

คุณจะได้สำรวจความสำคัญของ feature store และ model registry ในเฟรมเวิร์ก ML แบบ end-to-end ด้วย เรียนรู้วิธีนำโมเดลของคุณไปใช้งานจริงและติดตามประสิทธิภาพของโมเดลเมื่อเวลาผ่านไปโดยใช้ Docker และ AWS ทำความเข้าใจแนวคิดของ data drift และวิธีตรวจจับด้วยการทดสอบทางสถิติ ใช้วงจรป้อนกลับ การฝึกใหม่ และกลยุทธ์การติดป้ายกำกับ เพื่อรักษาประสิทธิภาพของโมเดลของคุณท่ามกลางข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา

คอร์สนี้จะมอบทักษะเชิงปฏิบัติที่นำไปใช้ได้โดยตรงกับอาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง ช่วยให้คุณสามารถออกแบบ ติดตั้งใช้งาน และดูแลรักษาโมเดลได้ ซึ่งเป็นทักษะสำคัญในการต่อยอดผลกระทบทางธุรกิจของโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิง

การผสานรวมอย่างต่อเนื่องและการปรับใช้อย่างต่อเนื่อง (CI/CD)

Create Your Free Account