Daftar pustaka A. M. Syahputra: Sebuah Pengantar.

Dalam machine learning modern, mengelola fitur data secara konsisten di seluruh pelatihan dan layanan adalah salah satu tantangan terbesar untuk memperbesar model. Kursus tertulis ini memandu Anda melalui konsep dasar MLOps menggunakan Vertex AI, berfokus pada bagaimana mengatur, menyimpan, dan melayani fitur secara efisien. Anda akan transisi dari persiapan data manual ke otomatis, manajemen fitur terpusat. Dengan memahami cara memanfaatkan feature store, Anda akan memastikan bahwa pipeline machine learning Anda tetap konsisten, dapat direproduksi, dan siap untuk produksi. Apa yang Anda pelajari: Mengerti konsep dasar MLOps dan peran toko fitur dalam siklus hidup machine learning; Konfigurasi Vertex AI Feature Store untuk mengonsumsi, menyimpan, dan berbagi fitur di tim yang berbeda; Layanan fitur dalam mode batch untuk pelatihan dan mode online latensi rendah untuk prediksi waktu nyata; Monitor fitur drift dan data Menggunakan praktik terbaik MLOps modern, termasuk mengintegrasikan fitur toko dengan database vektor untuk pencarian-ditambahkan generasi (RAG) pola. Kursus ini dimulai dengan terminologi kunci dan definisi dasar dari rekayasa fitur dan MLOps sebelum beralih ke penjelasan tertulis langkah demi langkah dari konfigurasi AI Vertex. Anda akan berkembang dari dasar data ingestion ke strategi monitoring canggih dan pola arsitektur modern. Kursus hanya-teks ini dirancang untuk insinyur ML bercita-cita, ilmuwan data, dan pengembang yang baru untuk MLOps. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan Vertex AI, meskipun pemahaman dasar konsep machine learning akan membantu. Mulai membaca hari ini untuk menguasai manajemen fitur dan meningkatkan operasi machine learning Anda.