hunganhwarthog
New member
..
## Giới thiệu
Học máy là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau.Tuy nhiên, việc triển khai các mô hình học máy trong sản xuất có thể là một thách thức.Điều này là do các mô hình học máy thường phức tạp và đòi hỏi nhiều dữ liệu để đào tạo.Ngoài ra, các mô hình học máy có thể nhạy cảm với những thay đổi trong môi trường, điều này có thể dẫn đến suy thoái hiệu suất.
MLOPS là một tập hợp các thực tiễn có thể giúp các tổ chức triển khai các mô hình học máy trong sản xuất thành công.MLOPS kết hợp các hoạt động kỹ thuật phần mềm với học máy để đảm bảo rằng các mô hình học máy là đáng tin cậy, có thể mở rộng và an toàn.
Khóa học này sẽ dạy cho bạn các nguyên tắc cơ bản của MLOP.Bạn sẽ học cách:
* Thu thập và chuẩn bị dữ liệu cho việc học máy
* Đào tạo và đánh giá các mô hình học máy
* Triển khai các mô hình học máy để sản xuất
* Giám sát các mô hình học máy trong sản xuất
Đến cuối khóa học này, bạn sẽ có thể triển khai các mô hình học máy trong sản xuất một cách tự tin.
## Tổng quan về nhiên
Khóa học này được chia thành năm mô -đun:
*** Mô -đun 1: Giới thiệu về MLOPS **
*** Mô -đun 2: Thu thập và chuẩn bị dữ liệu **
*** Mô -đun 3: Đào tạo và đánh giá mô hình học máy **
*** Mô -đun 4: Triển khai mô hình học máy **
*** Mô -đun 5: Giám sát mô hình học máy **
Mỗi mô-đun chứa một loạt các bài giảng, bài tập thực hành và các câu đố.Bạn cũng sẽ có cơ hội làm việc trong một dự án cuối cùng.
## Điều kiện tiên quyết
Khóa học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư máy học và các chuyên gia khác muốn học cách triển khai các mô hình học máy trong sản xuất.
Bạn nên có một sự hiểu biết cơ bản về học máy và khoa học dữ liệu.
## Tài nguyên
* [MLOPS: Học máy sẵn sàng sản xuất] (https://www.coursera.org/specializations/mlops)
* [MLOPS: Hướng dẫn về sản xuất học máy] (https://www.oreilly.com/l Library/view/mlops-a-guide/9781492052324/)
* [MLOPS với Kubernetes] (https://www.packtpub.com/product/mlops-with-kubernetes/9781838551820)
## hashtags
* #Machinelearning
* #Mlops
* #Sản xuất
* #khoa học dữ liệu
* #google
=======================================
#Machinelearning #Mlops #Production #datascience #google
## Introduction
Machine learning is a powerful tool that can be used to solve a variety of problems. However, deploying machine learning models in production can be a challenge. This is because machine learning models are often complex and require a lot of data to train. Additionally, machine learning models can be sensitive to changes in the environment, which can lead to performance degradation.
MLOps is a set of practices that can help organizations deploy machine learning models in production successfully. MLOps combines software engineering practices with machine learning to ensure that machine learning models are reliable, scalable, and secure.
This course will teach you the fundamentals of MLOps. You will learn how to:
* Collect and prepare data for machine learning
* Train and evaluate machine learning models
* Deploy machine learning models to production
* Monitor machine learning models in production
By the end of this course, you will be able to deploy machine learning models in production with confidence.
## Course Overview
This course is divided into five modules:
* **Module 1: Introduction to MLOps**
* **Module 2: Data Collection and Preparation**
* **Module 3: Machine Learning Model Training and Evaluation**
* **Module 4: Machine Learning Model Deployment**
* **Module 5: Machine Learning Model Monitoring**
Each module contains a series of lectures, hands-on exercises, and quizzes. You will also have the opportunity to work on a final project.
## Prerequisites
This course is designed for data scientists, machine learning engineers, and other professionals who want to learn how to deploy machine learning models in production.
You should have a basic understanding of machine learning and data science.
## Resources
* [MLOps: Production-Ready Machine Learning](https://www.coursera.org/specializations/mlops)
* [MLOps: A Guide to Productionizing Machine Learning](https://www.oreilly.com/library/view/mlops-a-guide/9781492052324/)
* [MLOps with Kubernetes](https://www.packtpub.com/product/mlops-with-kubernetes/9781838551820)
## Hashtags
* #Machinelearning
* #Mlops
* #Production
* #datascience
* #google
## Giới thiệu
Học máy là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau.Tuy nhiên, việc triển khai các mô hình học máy trong sản xuất có thể là một thách thức.Điều này là do các mô hình học máy thường phức tạp và đòi hỏi nhiều dữ liệu để đào tạo.Ngoài ra, các mô hình học máy có thể nhạy cảm với những thay đổi trong môi trường, điều này có thể dẫn đến suy thoái hiệu suất.
MLOPS là một tập hợp các thực tiễn có thể giúp các tổ chức triển khai các mô hình học máy trong sản xuất thành công.MLOPS kết hợp các hoạt động kỹ thuật phần mềm với học máy để đảm bảo rằng các mô hình học máy là đáng tin cậy, có thể mở rộng và an toàn.
Khóa học này sẽ dạy cho bạn các nguyên tắc cơ bản của MLOP.Bạn sẽ học cách:
* Thu thập và chuẩn bị dữ liệu cho việc học máy
* Đào tạo và đánh giá các mô hình học máy
* Triển khai các mô hình học máy để sản xuất
* Giám sát các mô hình học máy trong sản xuất
Đến cuối khóa học này, bạn sẽ có thể triển khai các mô hình học máy trong sản xuất một cách tự tin.
## Tổng quan về nhiên
Khóa học này được chia thành năm mô -đun:
*** Mô -đun 1: Giới thiệu về MLOPS **
*** Mô -đun 2: Thu thập và chuẩn bị dữ liệu **
*** Mô -đun 3: Đào tạo và đánh giá mô hình học máy **
*** Mô -đun 4: Triển khai mô hình học máy **
*** Mô -đun 5: Giám sát mô hình học máy **
Mỗi mô-đun chứa một loạt các bài giảng, bài tập thực hành và các câu đố.Bạn cũng sẽ có cơ hội làm việc trong một dự án cuối cùng.
## Điều kiện tiên quyết
Khóa học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư máy học và các chuyên gia khác muốn học cách triển khai các mô hình học máy trong sản xuất.
Bạn nên có một sự hiểu biết cơ bản về học máy và khoa học dữ liệu.
## Tài nguyên
* [MLOPS: Học máy sẵn sàng sản xuất] (https://www.coursera.org/specializations/mlops)
* [MLOPS: Hướng dẫn về sản xuất học máy] (https://www.oreilly.com/l Library/view/mlops-a-guide/9781492052324/)
* [MLOPS với Kubernetes] (https://www.packtpub.com/product/mlops-with-kubernetes/9781838551820)
## hashtags
* #Machinelearning
* #Mlops
* #Sản xuất
* #khoa học dữ liệu
=======================================
#Machinelearning #Mlops #Production #datascience #google
## Introduction
Machine learning is a powerful tool that can be used to solve a variety of problems. However, deploying machine learning models in production can be a challenge. This is because machine learning models are often complex and require a lot of data to train. Additionally, machine learning models can be sensitive to changes in the environment, which can lead to performance degradation.
MLOps is a set of practices that can help organizations deploy machine learning models in production successfully. MLOps combines software engineering practices with machine learning to ensure that machine learning models are reliable, scalable, and secure.
This course will teach you the fundamentals of MLOps. You will learn how to:
* Collect and prepare data for machine learning
* Train and evaluate machine learning models
* Deploy machine learning models to production
* Monitor machine learning models in production
By the end of this course, you will be able to deploy machine learning models in production with confidence.
## Course Overview
This course is divided into five modules:
* **Module 1: Introduction to MLOps**
* **Module 2: Data Collection and Preparation**
* **Module 3: Machine Learning Model Training and Evaluation**
* **Module 4: Machine Learning Model Deployment**
* **Module 5: Machine Learning Model Monitoring**
Each module contains a series of lectures, hands-on exercises, and quizzes. You will also have the opportunity to work on a final project.
## Prerequisites
This course is designed for data scientists, machine learning engineers, and other professionals who want to learn how to deploy machine learning models in production.
You should have a basic understanding of machine learning and data science.
## Resources
* [MLOps: Production-Ready Machine Learning](https://www.coursera.org/specializations/mlops)
* [MLOps: A Guide to Productionizing Machine Learning](https://www.oreilly.com/library/view/mlops-a-guide/9781492052324/)
* [MLOps with Kubernetes](https://www.packtpub.com/product/mlops-with-kubernetes/9781838551820)
## Hashtags
* #Machinelearning
* #Mlops
* #Production
* #datascience
