Ebook Xây Dựng Các Hệ Thống Machine Learning Với Feature Store - Batch, Real-Time & LLM System [Ấn Bản Lần 1, Tháng 12/2025] [PDF, EPUB] [9060E]
Nắm bắt ngay phương pháp thống nhất mới để xây dựng các hệ thống machine learning (ML) với một feature store. Với cuốn sách thực tế này, các data scientist và ML engineer sẽ học chi tiết cách phát triển và vận hành các hệ thống ML theo batch, real-time & agentic.
Tác giả sẽ giới thiệu các nguyên tắc và phương pháp nền tảng để phát triển, kiểm thử và vận hành các ML & AI system ở quy mô lớn. Bạn sẽ thấy cách bất kỳ hệ thống AI nào cũng có thể được phân tách thành các pipeline độc lập về feature, training và inference, được kết nối bởi một shared data layer. Thông qua các ví dụ về các hệ thống ML, bạn sẽ giải quyết phần khó nhất của các hệ thống ML - data, học cách chuyển đổi data thành các feature & embedding, và cách thiết kế một data model cho AI.
- ✓ Phát triển các batch ML system ở mọi quy mô.
- ✓ Phát triển các hệ thống ML thời gian thực bằng cách tính toán left hoặc shifting right feature.
- ✓ Phát triển các hệ thống agentic ML sử dụng các LLM, tool và retrieval-augmented generation.
- ✓ Hiểu và áp dụng các nguyên tắc MLOps khi phát triển và vận hành các hệ thống ML.
Mục lục:
- ✓ Phần I. FTI Pipeline Architecture cho các Machine Learning System:
- ✓ Chương 01. Xây dựng các hệ thống Machine Learning.
- ✓ Chương 02. Machine Learning Pipeline.
- ✓ Chương 03. Dịch vụ dự báo chất lượng không khí thân thiện trong khu phố của bạn.
- ✓ Phần II. Feature Store:
- ✓ Chương 04. Feature Store.
- ✓ Chương 05. Hopsworks Feature Store.
- ✓ Phần III. Data Transformation:
- ✓ Chương 06. Model-Independent Transformation.
- ✓ Chương 07. Model-Dependent & On-Demand Transformation.
- ✓ Chương 08. Batch Feature Pipeline.
- ✓ Chương 09. Streaming & Real-Time Feature.
- ✓ Phần IV. Training Model:
- ✓ Chương 10. Training Pipeline.
- ✓ Phần V. Inference & Agents:
- ✓ Chương 11. Inference Pipeline.
- ✓ Chương 12. Agents & LLM Workflows.
- ✓ Phần VI. MLOps & LLMOps:
- ✓ Chương 13. Testing các AI System.
- ✓ Chương 14. Observability & Monitoring các hệ thống AI.
- ✓ Chương 15. Hệ thống đề xuất được cá nhân hóa của TikTok: Hệ thống AI giá trị nhất thế giới.