Building Machine Learning Pipelines Automating Model Life Cycles with TensorFlow (Hannes Hapke, Catherine Nelson)

Cuốn sách Building Machine Learning Pipelines: Automating Model Life Cycles with TensorFlow là cẩm nang thiết yếu cho mọi kỹ sư Học máy và nhà khoa học dữ liệu muốn tự động hóa toàn bộ vòng đời của các mô hình AI. Nếu anh/chị là dân công nghệ nghiêm túc, muốn tối ưu hóa quy trình từ phát triển đến triển khai và vận hành mô hình trên TensorFlow, đây chính là tài liệu không thể thiếu để biến ý tưởng AI thành giải pháp sản xuất.

Bạn sẽ học được gì để xây dựng và tự động hóa ML Pipelines?

• Xây dựng ML Pipelines: Nắm vững cách thiết kế và triển khai các đường ống Học máy mạnh mẽ để tự động hóa quy trình từ dữ liệu đến mô hình.
• Tự động hóa vòng đời mô hình: Khám phá cách tự động hóa các giai đoạn quan trọng trong vòng đời của mô hình AI, bao gồm huấn luyện, đánh giá và triển khai liên tục.
• Thực hành với TensorFlow: Áp dụng TensorFlow và các công cụ liên quan để xây dựng các đường ống ML hiệu quả trong môi trường thực tế.
• Tối ưu MLOps: Hiểu rõ các nguyên tắc MLOps và cách chúng giúp đảm bảo tính nhất quán, khả năng tái tạo và độ tin cậy của mô hình AI.

Đầu tư vào Building Machine Learning Pipelines là đầu tư vào tri thức chuẩn mực, giúp bạn nâng tầm kỹ năng MLOps và sẵn sàng cho những job xịn trong lĩnh vực triển khai AI.