🤖 Machine Learning Blueprint

🎓 Blueprint Overview — Enterprise Edition

Machine Learning Blueprint là thư viện tra cứu chuẩn hóa cho ML Engineer và Data Scientist, tập trung vào kiến thức thực chiến về xây dựng ML systems với proper experimentation, deployment, và monitoring practices.

🏢 Enterprise Enhancements:

• ✅ Operational Checklists cho mỗi trang
• 📋 Governance & Approval Gates
• 🔍 Data Leakage Detection & Prevention
• 📊 Production Readiness Criteria

Level: Foundation Solves: Cung cấp reference library cho việc xây dựng production-ready ML systems, từ problem framing đến deployment và monitoring

🎯 Mục tiêu Blueprint

Sau khi sử dụng Blueprint này, bạn sẽ có khả năng:

• Áp dụng Problem Framing với objective definition, constraints, và leakage prevention
• Hiểu sâu Evaluation Fundamentals với data splitting, offline metrics, và calibration
• Xây dựng Feature Engineering pipelines với offline/online parity và feature stores
• Thực hiện Model Selection với baseline-first approach và classical ML vs deep learning boundary
• Quản lý Experimentation với tracking, versioning, và reproducibility
• Triển khai Deployment Patterns với batch/online, canary, rollback, và shadow mode
• Thiết lập ML Monitoring với drift detection, performance, fairness, và SLA
• Áp dụng ML Governance với approval gates, model registry, và audit trails

📚 Nội dung Blueprint

📚 Nền Tảng (Foundation)

Trang	Mô tả	Level
Problem Framing	Objective definition, constraints, leakage prevention	Foundation
Evaluation Fundamentals	Data splitting, offline metrics, calibration	Foundation
Data Leakage & Pitfalls	🆕 Detection, prevention, evaluation pitfalls	Foundation

💾 Cốt Lõi (Core)

Trang	Mô tả	Level
Feature Engineering	Pipeline design, offline/online parity, feature stores	Core
Model Selection	Baseline-first, classical ML vs deep learning boundary	Core

🔴 Nâng Cao (Advanced)

Trang	Mô tả	Level
Experimentation	Tracking, versioning, reproducibility (MLflow, W&B)	Advanced
Deployment Patterns	Batch/online, canary, rollback, shadow mode	Advanced

⚙️ Vận Hành (Ops)

Trang	Mô tả	Level
ML Monitoring	Drift detection, performance, fairness, SLA	Ops

🏛️ Governance

Trang	Mô tả	Level
ML Governance	🆕 Approval gates, model registry, audit trails, RBAC	Core
ML Security	Data handling, access control, compliance (GDPR, model cards)	Core

🗺️ Learning Path

🔗 Cross-References

Blueprint này liên kết chặt chẽ với:

• 📎 Deep Learning Blueprint - Neural networks và advanced architectures
• 📎 Data Modeling Blueprint - Feature data modeling và schema design
• 📎 LLM Engineering Blueprint - LLM applications và RAG systems
• 📎 System Design - ML system architecture patterns

🚀 Prerequisites

Trước khi sử dụng Blueprint này, bạn nên:

• Có kiến thức cơ bản về statistics và probability
• Hiểu các concepts cơ bản về Python và data manipulation (pandas, numpy)
• Có kinh nghiệm với SQL và data querying
• Có mindset sẵn sàng cho data-driven decision making

💡 Cách sử dụng Blueprint

Blueprint này được thiết kế như reference library, không phải tutorial tuần tự. Hãy sử dụng như tài liệu tra cứu khi cần giải quyết vấn đề cụ thể về ML engineering trong dự án của bạn.