机器学习系统在现实世界中的应用:指南

本节课总结了从这些真实示例获得的准则。

真实准则

  • 让第一个模型保持简单
  • 让第一个模型保持简单
  • 专注于确保数据流水线的正确性
  • 让第一个模型保持简单
  • 专注于确保数据流水线的正确性
  • 使用简单的可观测指标进行训练和评估
  • 让第一个模型保持简单
  • 专注于确保数据流水线的正确性
  • 使用简单的可观测指标进行训练和评估
  • 拥有并监控您的输入功能
  • 让第一个模型保持简单
  • 专注于确保数据流水线的正确性
  • 使用简单的可观测指标进行训练和评估
  • 拥有并监控您的输入功能
  • 将模型配置视为代码:检查并签入
  • 让第一个模型保持简单
  • 专注于确保数据流水线的正确性
  • 使用简单的可观测指标进行训练和评估
  • 拥有并监控您的输入功能
  • 将模型配置视为代码:检查并签入
  • 写下所有实验的结果,尤其是“失败”的结果

视频讲座摘要

下面简要总结了有效的机器学习准则:

  • 确保第一个模型简单易行。
  • 着重确保数据流水线的正确性。
  • 使用简单的可观测指标进行训练和评估。
  • 拥有并监控您的输入功能。
  • 将模型配置视为代码:检查并签入。
  • 写下所有实验的结果,尤其是“失败”的结果。

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