Thử dùng Airflow để crawl dữ liệu, train model hoàn toàn tự động - Mì AI

Chào mừng bạn đến với video "Thử dùng Airflow để crawl dữ liệu, train model hoàn toàn tự động"! Bạn quan tâm đến việc tự động hóa quy trình thu thập dữ liệu và huấn luyện mô hình? Video này sẽ giới thiệu cho bạn cách sử dụng Airflow để thực hiện điều đó một cách dễ dàng và hiệu quả.

Trong video này, chúng tôi sẽ giải thích về Airflow - một công cụ quản lý công việc và lưu đồ làm việc phổ biến trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Bạn sẽ hiểu cách Airflow giúp bạn tự động hóa các quy trình làm việc phức tạp và quản lý chúng một cách dễ dàng.

Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng Airflow để crawl dữ liệu từ các nguồn khác nhau và huấn luyện mô hình dữ liệu. Bạn sẽ tìm hiểu cách tạo các bước công việc trong Airflow, định lịch thực hiện chúng và xác định các phụ thuộc giữa chúng để tạo ra một quy trình hoàn chỉnh.

Đặc biệt, chúng tôi sẽ thực hiện một ví dụ thực tế trong video này. Bạn sẽ thấy cách chúng tôi sử dụng Airflow để tự động thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, tiền xử lý dữ liệu và huấn luyện mô hình. Bằng cách sử dụng Airflow, quy trình này sẽ được thực hiện một cách tự động và linh hoạt.

Video này sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan về cách sử dụng Airflow để tự động hóa quy trình crawl dữ liệu và huấn luyện mô hình. Bạn sẽ hiểu cách tận dụng sức mạnh của Airflow để tiết kiệm thời gian và nỗ lực trong quy trình làm việc của mình.

Nếu bạn quan tâm đến việc tự động hóa quy trình crawl dữ liệu và huấn luyện mô hình, hãy không bỏ lỡ video này. Hãy cùng khám phá cách sử dụng Airflow để tạo ra một quy trình làm việc tự động và linh hoạt, giúp bạn tiết kiệm thời gian và tối ưu hóa quá trình làm việc của mình.
Link github: https://github.com/thangnch/MiAI_Airflow

Xin chào các bạn, rất vui vì các bạn đã ghé thăm vlog Mì AI của tôi!
Hãy join cùng cộng đồng Mì AI nhé!

🎯🎯🎯#MìAI
Fanpage:   / miaiblog  
Group trao đổi, chia sẻ:   / miaigroup  
Website: http://miai.vn
Youtube:    / miaiblog  

------
We use "Fun Summer Pop Party Intro" - bought from https://audiojungle.net.
I have text and pdf license file, i can show it to proof of my purchase.