Khóa học này giới thiệu các yêu cầu để xác định xem máy học (ML) có phải là giải pháp thích hợp cho một vấn đề kinh doanh hay không.
- Trình độ khóa học: Cơ bản
- Thời lượng: 30 phút
Lưu ý: Khóa học này có bản chuyển lời thoại/phụ đề đã được bản địa hóa. Nội dung tường thuật bằng tiếng Anh. Để hiển thị phụ đề, hãy nhấp vào nút CC ở góc dưới cùng bên phải của trình phát.
Hoạt động
Khóa học này bao gồm các bài thuyết trình, video và bài đánh giá kiến thức.
Mục tiêu của khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu cách:
- Xác định các yêu cầu về dữ liệu, thời gian và vận hành cho một dự án ML thành công
Đối tượng học viên
Khóa học này dành cho:
- Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp không phụ trách mảng kỹ thuật và những người đưa ra định quyết định khác của doanh nghiệp đang hoặc sẽ tham gia vào các dự án ML
- Những người tham gia chương trình AWS Machine Learning Embark và hội thảo khám phá Machine Learning Solutions Lab (MLSL)
Điều kiện tiên quyết
Những người tham gia khóa học này nên có:
- Giới thiệu về máy học: nghệ thuật của những điều máy học có thể làm được
Đề cương khóa học
Module 1: Giải pháp máy học có phù hợp với vấn đề của tôi không?
- Giải thích cách xác định xem ML có phải là giải pháp thích hợp cho vấn đề kinh doanh của bạn không
Module 2: Dữ liệu của tôi đã sẵn sàng cho giải pháp máy học chưa?
- Mô tả quy trình đảm bảo dữ liệu của bạn đã sẵn sàng cho ML
Module 3: Máy học sẽ ảnh hưởng thế nào đến tiến độ dự án?
- Giải thích cách ML có thể tác động đến tiến độ dự án
Module 4: Tôi nên đặt câu hỏi sớm nào trong quá trình triển khai?
- Xác định các câu hỏi cần đặt ra có ảnh hưởng đến quá trình triển khai ML
Module 5: Kết luận