Kerangka Materi
Pengenalan Apache Airflow untuk Pembelajaran Mesin
- Gambaran umum mengenai Apache Airflow serta relevansinya dalam bidang ilmu data
- Fitur-fitur penting yang dapat digunakan untuk mengotomatisasi alur kerja pembelajaran mesin
- Cara menyiapkan lingkungan Airflow guna mendukung proyek-proyek ilmu data
Membangun Alur Kerja Pembelajaran Mesin dengan Apache Airflow
- Merancang struktur DAG guna menciptakan alur kerja pembelajaran mesin secara menyeluruh
- Menggunakan berbagai operator untuk pengambilan data, pengolahan awal, serta pembentukan fitur
- Penjadwalan dan manajemen ketergantungan antar tugas dalam alur kerja
Pelatihan dan Validasi Model
- Mengotomatisasi proses pelatihan model dengan Apache Airflow
- Integrasi Apache Airflow dengan berbagai framework pembelajaran mesin seperti TensorFlow dan PyTorch
- Validasi kualitas model serta pencatatan metrik evaluasinya
Penerapan Model dan Proses Pemantauannya
- Menerapkan model pembelajaran mesin melalui rangkaian proses yang terotomatisasi
- Memantau kondisi model yang sudah diterapkan menggunakan tugas-tugas Airflow
- Proses pembaruan dan pelatihan ulang model secara berkala
Penyesuaian Lanjutan serta Integrasi Sistem
- Membuat operator khusus untuk menyelesaikan tugas-tugas pembelajaran mesin tertentu
- Mengintegrasikan Apache Airflow dengan layanan cloud dan platform terkait pembelajaran mesin
- Memperluas kemampuan alur kerja Airflow melalui plugin dan sensor khusus
Optimalisasi serta Penskalaan Alur Kerja Pembelajaran Mesin
- Meningkatkan performa alur kerja dalam penanganan data skala besar
- Mengembangkan kapasitas penyebaran Apache Airflow dengan bantuan Celery dan Kubernetes
- Praktik-praktik terbaik dalam pengelolaan alur kerja pembelajaran mesin pada lingkungan produksi
Studi Kasus dan Penerapan Praktis
- Contoh-contoh nyata penerapan otomatisasi pembelajaran mesin menggunakan Apache Airflow
- Latihan praktik: Membangun alur kerja pembelajaran mesin dari awal hingga akhir
- Diskusi mengenai tantangan umum dalam pengelolaan alur kerja serta cara mengatasinya
Penutup dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman mengenai alur kerja dan konsep-konsep dasar pembelajaran mesin
- Pengetahuan dasar tentang Apache Airflow, termasuk struktur DAG dan berbagai operatornya
- Kemampuan memprogram menggunakan Python
Target Peserta
- Para ahli ilmu data
- Insinyur pembelajaran mesin
- Pengembang kecerdasan buatan
Testimoni (2)
Melatih mereka yang belum pernah menggunakan AI untuk menguasai pengulangan dalam pembuatan prompt, serta membantu mereka yang sudah menggunakan AI untuk mempertimbangkan berbagai metode alternatif dalam penerapannya.
Matthew Gay - Tarsus Pharmaceuticals
Kursus - Artificial Intelligence (AI) Overview
Diterjemahkan Mesin
Bekerja berdasarkan prinsip-prinsip dasar secara fokus, dan beralih ke penerapan studi kasus pada hari yang sama
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Kursus - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Diterjemahkan Mesin
