AI & ML Engineering Workflows

Chào mừng đến với AI & ML Engineering Workflows - bộ sưu tập quy trình làm việc chuẩn hóa cho các vai trò AI/ML.

Tổng Quan

AI & ML Engineering workflows bao gồm quy trình cho:

• 🤖 Machine Learning Engineers: Build và deploy ML models
• 🔬 AI Researchers: Research và experiment với new algorithms
• 📊 Data Scientists: Analyze data và build predictive models
• 🧠 Deep Learning Engineers: Build neural networks và train models
• 🎯 MLOps Engineers: Operationalize ML systems

Workflows Có Sẵn

Khám phá các workflows trong thư mục này để tìm quy trình phù hợp với công việc của bạn.

Kỹ Năng Cần Thiết

Technical Skills

• Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn)
• Deep Learning Frameworks (PyTorch, TensorFlow)
• Statistics & Probability
• Linear Algebra & Calculus
• SQL & Data Manipulation

ML/AI Skills

• Model Training & Evaluation
• Feature Engineering
• Hyperparameter Tuning
• Model Deployment
• A/B Testing

Tools & Platforms

• Jupyter Notebooks
• MLflow / Weights & Biases
• Docker & Kubernetes
• Cloud Platforms (AWS SageMaker, GCP Vertex AI)
• Git & DVC (Data Version Control)

Best Practices

Experiment Tracking

• ✅ Track all experiments
• ✅ Version datasets
• ✅ Document hyperparameters
• ✅ Save model artifacts

Model Development

• ✅ Start with simple baselines
• ✅ Validate on holdout set
• ✅ Monitor for overfitting
• ✅ Test on edge cases

Production

• ✅ Monitor model performance
• ✅ Implement A/B testing
• ✅ Plan for model retraining
• ✅ Handle model drift

Lời khuyên

ML Engineering là 20% modeling, 80% data engineering và MLOps. Focus on data quality và production readiness!

---

Khám phá các workflows cụ thể trong thư mục này!