はじめに
このモジュールは先頭の質問から始まります。 次のいずれかを選択してください。
次の分野のいずれかの改善を優先する必要がある場合
最もレイテンシの高い部分が多いため、
効果は？
データセットの品質の向上
データはすべてに優先します。
データセットの品質とサイズは何よりも
モデルの構築に使用できます
より巧妙な損失関数を適用してモデルをトレーニングする
正しい損失関数にするとモデルのトレーニングが速くなります
リストの別のアイテムとはかけ離れています。
ここで、さらに重要な質問があります。
クイズ: あなたの ML プロジェクトでは、
通常、データの準備と変換に時間を費やしていますか？
プロジェクト時間の半分以上
はい。ML 担当者は大半の時間を費やしている
データセットの構築
特徴量エンジニアリングです
プロジェクト時間の半分未満
さらに計画を立てる通常 80% の時間は ML に費やす
データセットの構築とデータの変換に費やされます。
このモジュールでは、ML の特徴について詳しく学習します。 高品質の結果を出力するためのデータの準備方法について、 モデルのトレーニングと評価を行います