Làm chủ tất tần tật về phát hiện bất thường bằng computer vision, từ phát triển đến triển khai

Hướng dẫn đầy đủ về triển khai mô hình và phát hiện bất thường của Databricks + Computer Vision

📌 Tổng quan về khóa học

Khóa học này là khóa học thực hành hướng dẫn bạn cách thực hiện hiệu quả việc phát hiện bất thường dựa trên thị giác máy tính. Nó bao gồm mọi thứ từ xử lý dữ liệu cho học sâu đến tối ưu hóa và triển khai mô hình .

Đặc biệt, nó cung cấp bí quyết thực tế về tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn và xây dựng và triển khai các mô hình phát hiện bất thường bằng Apache Spark & ​​​​Databricks .

Ngoài các kỹ thuật viết mã đơn giản, bạn sẽ học được các chiến lược tối ưu hóa nâng cao và các kỹ thuật tiết kiệm chi phí mà bạn có thể tận dụng trong các dự án thực tế .

Trong khóa học này, bạn sẽ từng bước tìm hiểu các nội dung thiết yếu cho các dự án thực tế , bao gồm thu thập dữ liệu, xử lý trước, tăng cường, đào tạo và đánh giá mô hình, phục vụ mô hình thông qua REST API và quản lý phiên bản mô hình .
Đặc biệt, bạn có thể có được những kỹ năng mạnh mẽ có thể áp dụng ngay vào thực tế thông qua các chiến lược tối ưu hóa giúp triển khai hiệu suất cao với chi phí thấp trong Databricks .

#Python, #Trí tuệ nhân tạo (AI), #Học máy, Học sâu, #azure-databricks

🎯 Khuyến nghị cho những người này!

✔ Các kỹ sư AI/ML muốn tìm hiểu về phát hiện bất thường dựa trên thị giác máy tính
✔ Các nhà phát triển muốn xây dựng hệ thống phát hiện bất thường trong sản xuất, chăm sóc sức khỏe, an ninh, v.v.
✔ Những người muốn tìm hiểu các kỹ thuật xử lý dữ liệu tối ưu bằng Apache Spark & ​​​​Databricks
✔ Bất kỳ ai muốn tìm hiểu cách xây dựng các mô hình phát hiện bất thường và triển khai chúng dưới dạng API thời gian thực

Sau giờ học

🔹 Kỹ sư dữ liệu & Kỹ sư AI
→ Tìm hiểu cách tối ưu hóa mọi quy trình từ thu thập, xử lý, học tập và phân phối dữ liệu để chạy một dự án AI hiệu quả.

🔹 Nhà phát triển học máy và học sâu
→ Bằng cách tìm hiểu các kỹ thuật quản lý thử nghiệm dựa trên MLflow, học chuyển giao và tối ưu hóa mô hình, bạn có thể phát triển các mô hình mạnh mẽ và thiết thực hơn.

🔹 Nhà sáng lập & Trưởng dự án khởi nghiệp về AI/Dữ liệu
→ Tìm hiểu cách tiết kiệm chi phí và tối ưu hóa hiệu suất để sử dụng hiệu quả các nguồn lực và tối đa hóa ROI (lợi tức đầu tư) của dự án.

🔹 Quản lý dữ liệu doanh nghiệp và AI
→ Tìm hiểu các công nghệ tối ưu hóa Databricks & Spark để xử lý hiệu quả dữ liệu quy mô lớn và vận hành hiệu quả các dự án AI trong công ty của bạn.

#Python, #Trí tuệ nhân tạo (AI), #Học máy, Học sâu, #azure-databricks

Tại sao khóa học này đặc biệt

✅ Bao gồm các kỹ thuật tối ưu hóa hướng đến thực hành . Thay vì chỉ cung cấp các bài giảng lý thuyết, chúng tôi cung cấp bí quyết thực tế để giải quyết các vấn đề về hiệu suất và chi phí thường xảy ra trong các dự án thực tế.

✅ Tìm hiểu các chiến lược tiết kiệm chi phí bằng Spark & ​​Databricks . Tìm hiểu cách đạt được hiệu suất cao với nguồn lực chi phí thấp , điều này có thể giúp tiết kiệm chi phí đáng kể trong thực tế.

✅ Từ xử lý dữ liệu học sâu đến đào tạo mô hình, triển khai và phục vụ REST API, tất cả ở một nơi ! Nó bao gồm toàn bộ quá trình thu thập dữ liệu → lưu trữ → xử lý trước → tăng cường → đào tạo → phân phối .

✅ Tiết lộ những bí mật tối ưu hóa mà bạn chỉ có thể học được trong bài giảng này !
Chúng tôi sẽ tiết lộ riêng các chiến lược tối ưu hóa và bí quyết tiết kiệm chi phí trong môi trường Databricks và Spark mà không có trong các bài giảng khác.

🎯 Những điều quan trọng bạn học được trong lớp

🔹 1. Tối ưu hóa dữ liệu cho hệ thống phát hiện bất thường

✅ Tối ưu hóa việc thu thập, lưu trữ và xử lý trước dữ liệu hình ảnh quy mô lớn
✅ Xử lý hình ảnh quy mô lớn bằng Apache Spark & ​​​​Databricks
✅ Kỹ thuật xử lý tải và phát dữ liệu có tính đến hiệu quả bộ nhớ

🔹 2. Các khái niệm và kỹ thuật phát hiện dị thường dựa trên thị giác máy tính

✅ Các nguyên tắc chính của Phát hiện dị thường
✅ So sánh mô hình phát hiện dị thường dựa trên học có giám sát và học không giám sát
✅ Salt and Pepper Patches, một kỹ thuật học mẫu bất thường bằng cách sử dụng Noise Injection

🔹 3. Tối ưu hóa phân tích dữ liệu hình ảnh quy mô lớn và xử lý trước

✅ Xử lý hình ảnh bằng OpenCV và PIL
✅ Các kỹ thuật xử lý dữ liệu như thay đổi kích thước hình ảnh, chuẩn hóa và chuyển đổi kênh
✅ Tự động chuyển đổi hình ảnh quy mô lớn bằng Spark UDF

🔹 4. Xây dựng mô hình phát hiện bất thường và đánh giá hiệu suất của nó

✅ Chuyển giao việc học bằng cách sử dụng mô hình được đào tạo trước Hugging Face
✅ So sánh và ứng dụng các mô hình phát hiện dị thường dựa trên autoencoder, GAN và CNN
✅ Đánh giá hiệu suất mô hình và quản lý thử nghiệm bằng MLflow
✅ Kỹ thuật đo lường hiệu suất sử dụng điểm F1 và Đường cong Precision-Recall

🔹 5. Triển khai hệ thống phát hiện bất thường theo thời gian thực và phục vụ API

✅ Xây dựng API phát hiện bất thường theo thời gian thực bằng FastAPI
✅ Triển khai tự động với Databricks Model Serving
✅ Xử lý yêu cầu và phản hồi phát hiện bất thường dựa trên REST API

🔹 6. Tối ưu hóa chi phí và chiến lược vận hành của mô hình phát hiện bất thường

✅ Giảm chi phí và cải thiện hiệu suất thông qua tối ưu hóa Apache Spark
✅ Kỹ thuật xử lý song song trong các hệ thống phát hiện dị thường quy mô lớn
✅ Triển khai mô hình và quản lý phiên bản bằng MLflow & Databricks

#Python, #Trí tuệ nhân tạo (AI), #Học máy, Học sâu, #azure-databricks

Ai đã tạo ra khóa học này

Xin chào.
Tôi đã làm việc trong nhiều dự án khác nhau trong lĩnh vực AI, học máy và kỹ thuật dữ liệu trong hơn 10 năm và đã có được kinh nghiệm chuyên sâu về tối ưu hóa mô hình học sâu và xử lý dữ liệu quy mô lớn .

Hiện tại, ông là giáo sư thỉnh giảng tại Đại học Hàn Quốc và là Giám đốc điều hành của DC Solutions, nơi ông thực hiện các dự án kỹ thuật dữ liệu và AI cho các tập đoàn và viện nghiên cứu lớn trong nước .
Ngoài ra, chúng tôi đã tiến hành các dự án thực tế trong nhiều lĩnh vực công nghiệp khác nhau như Apache Spark, phát triển mô hình ML, xây dựng MLOps và nghiên cứu AI y tế , đồng thời nghiên cứu cách thiết kế và vận hành các hệ thống xử lý dữ liệu và AI được tối ưu hóa .

🎯 Tại sao tôi tạo ra khóa học này

Qua quá trình làm việc trên nhiều dự án, tôi nhận ra rằng "tối ưu hóa dữ liệu" cũng quan trọng như việc phát triển các mô hình AI .
Đặc biệt , trong quá trình đào tạo và triển khai các mô hình học sâu, chúng ta thường gặp phải vấn đề lãng phí tài nguyên tính toán do xử lý dữ liệu không hiệu quả .

Hầu hết các dự án AI đều tốn kém gấp nhiều lần, thậm chí hàng chục lần so với dự kiến ​​ban đầu .
Nếu điều này không được giải quyết, các dự án thường thất bại với chi phí rất lớn trước khi chúng thành công .

Vì vậy, tôi thực sự đã lên kế hoạch cho bài giảng này bằng cách tập hợp các chiến lược triển khai mô hình học sâu và tối ưu hóa dữ liệu đã được chứng minh từ các công ty và viện nghiên cứu .
Ngoài việc phát triển các mô hình học sâu, chúng tôi muốn chia sẻ bí quyết thực tế về việc xây dựng các hệ thống AI nhanh hơn và mạnh hơn với chi phí thấp hơn .

📌 Câu hỏi và trả lời dành cho sinh viên tương lai

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia lớp học