Bài viết Quản lý dự án học máy hướng dẫn bạn cách quản lý một dự án học máy trong quá trình dự án này phát triển từ ý tưởng đến khi sẵn sàng triển khai. Khoá học này đề cập đến các giai đoạn phát triển công nghệ học máy, cũng như vai trò và kỹ năng thường thấy ở các nhóm học máy. Tài liệu này thảo luận về các chiến lược hợp tác với các bên liên quan, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết về cách lập kế hoạch và quản lý dự án học máy ở từng giai đoạn phát triển.
Bằng việc làm rõ những vấn đề phức tạp vốn có trong các dự án học máy, khoá học này cung cấp một khung lý thuyết vững chắc để quản lý các dự án học máy.
Khoá học này tập trung vào các mô hình học máy truyền thống. Mặc dù AI tạo sinh đang là số 1, nhưng công nghệ học máy truyền thống vẫn đóng vai trò quan trọng tại Google, tạo nên nền tảng cho nhiều dịch vụ và dự án, từ dự đoán thời gian di chuyển trong Maps cho đến ước tính giá vé máy bay trong Chuyến bay, từ dự đoán hạn mức TPU cho Google Cloud cho đến việc đề xuất video có liên quan trên YouTube.
Nhìn chung, các nguyên tắc quản lý các dự án học máy truyền thống là giống nhau đối với việc quản lý các dự án dựa trên AI tạo sinh. Khi có sự khác biệt đáng kể, khoá học sẽ đưa ra lời khuyên và hướng dẫn phù hợp về AI tạo sinh.
Điều kiện tiên quyết:
- Bạn phải có kiến thức cơ bản về công nghệ học máy. Để biết thông tin giới thiệu ngắn gọn về các khái niệm liên quan đến công nghệ học máy, hãy xem bài viết Giới thiệu về công nghệ học máy. Để xem hướng dẫn thực tế về công nghệ học máy, hãy xem Khoá học nhanh về máy học.
- Trước tiên, bạn cần xác minh rằng công nghệ học máy là phương pháp phù hợp cho vấn đề của bạn. Nếu bạn chưa xác định được vấn đề của mình dựa trên một giải pháp học máy, hãy hoàn thành bài viết Giới thiệu về việc lập khung hình cho vấn đề trong công nghệ học máy.