Une nouvelle version améliorée du cours d'initiation au machine learning sera disponible en août 2024 . Tenez-vous informé !
Cette leçon récapitule les consignes tirées de ces exemples concrets.
Objectifs d'apprentissage
Identifiez les défauts dans les modèles de ML réels.
Consignes pour le monde réel
Consignes de ML efficaces
Opter pour un premier modèle simple
Consignes de ML efficaces
Opter pour un premier modèle simple
Concentrez-vous sur l'exactitude du pipeline de données
Consignes de ML efficaces
Opter pour un premier modèle simple
Concentrez-vous sur l'exactitude du pipeline de données
Utiliser une métrique simple et observable pour l'entraînement et l'évaluation
Consignes de ML efficaces
Opter pour un premier modèle simple
Concentrez-vous sur l'exactitude du pipeline de données
Utiliser une métrique simple et observable pour l'entraînement et l'évaluation
Contrôlez vos caractéristiques d'entrée
Consignes de ML efficaces
Opter pour un premier modèle simple
Concentrez-vous sur l'exactitude du pipeline de données
Utiliser une métrique simple et observable pour l'entraînement et l'évaluation
Contrôlez vos caractéristiques d'entrée
Traiter la configuration de votre modèle comme du code: examinez-la, vérifiez-la
Consignes de ML efficaces
Opter pour un premier modèle simple
Concentrez-vous sur l'exactitude du pipeline de données
Utiliser une métrique simple et observable pour l'entraînement et l'évaluation
Contrôlez vos caractéristiques d'entrée
Traiter la configuration de votre modèle comme du code: examinez-la, vérifiez-la
Notez tous les résultats de tous les tests, en particulier les "échecs".
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Résumé du cours vidéo
Voici un bref récapitulatif des consignes de ML efficaces:
Optez pour un premier modèle simple.
Concentrez-vous sur l'exactitude du pipeline de données.
Utilisez une métrique simple et observable pour l'entraînement et l'évaluation.
Contrôlez et contrôlez vos caractéristiques d'entrée.
Traitez la configuration de votre modèle comme du code: examinez-la et enregistrez-la.
Notez les résultats de tous les tests, en particulier les "échecs".
Autres ressources
Vous trouverez des consignes supplémentaires dans la section Règles du machine learning .