or
Bài tập này là một phần của khóa học
Trong chương mở đầu này, bạn sẽ tham gia các bước nền tảng của bất kỳ dự án machine learning nào: thiết kế một bài toán machine learning end-to-end, phân tích dữ liệu khám phá (EDA), và chuẩn bị dữ liệu. Kết thúc chương, bạn sẽ nắm vững các giai đoạn đầu của một dự án machine learning, từ việc hình dung use case đến chuẩn bị dữ liệu cho các bước xử lý tiếp theo và huấn luyện mô hình.
Chương này đi sâu vào các quy trình cốt lõi của việc huấn luyện và đánh giá mô hình. Nội dung gồm bốn bài học toàn diện, tập trung vào nhiều khía cạnh của kỹ thuật đặc trưng (feature engineering), huấn luyện mô hình, ghi log thí nghiệm, và đánh giá mô hình.
Chương này đi vào các thành phần thiết yếu của việc triển khai mô hình, một giai đoạn quan trọng trong vòng đời machine learning. Bắt đầu với kiểm thử, chương học tiếp tục với các thành phần kiến trúc, tập trung vào feature store và model registry. Sau đó, chúng ta sẽ tìm hiểu về đóng gói và container hóa. Chương kết thúc với phần tổng quan về Tích hợp liên tục và Triển khai liên tục (CI/CD).
Ở chương cuối, bạn sẽ tìm hiểu chi tiết về giám sát mô hình, một giai đoạn then chốt trong vòng đời machine learning.
Bài tập hiện tại