Uma versão nova e aprimorada do curso intensivo de machine learning vai ser lançada em agosto de 2024. Não perca as novidades!
Esta lição resume as diretrizes aprendidas com esses exemplos do mundo real.
Diretrizes do mundo real
Algumas diretrizes eficazes de ML
- Mantenha o primeiro modelo simples
Algumas diretrizes eficazes de ML
- Mantenha o primeiro modelo simples
- Concentre-se em garantir a correção do pipeline de dados
Algumas diretrizes eficazes de ML
- Mantenha o primeiro modelo simples
- Concentre-se em garantir a correção do pipeline de dados
- Use uma métrica simples e observável para treinamento e avaliação
Algumas diretrizes eficazes de ML
- Mantenha o primeiro modelo simples
- Concentre-se em garantir a correção do pipeline de dados
- Use uma métrica simples e observável para treinamento e avaliação
- Possuir e monitorar seus recursos de entrada
Algumas diretrizes eficazes de ML
- Mantenha o primeiro modelo simples
- Concentre-se em garantir a correção do pipeline de dados
- Use uma métrica simples e observável para treinamento e avaliação
- Possuir e monitorar seus recursos de entrada
- Tratar a configuração do modelo como código: revise, verifique
Algumas diretrizes eficazes de ML
- Mantenha o primeiro modelo simples
- Concentre-se em garantir a correção do pipeline de dados
- Use uma métrica simples e observável para treinamento e avaliação
- Possuir e monitorar seus recursos de entrada
- Tratar a configuração do modelo como código: revise, verifique
- Anote os resultados de todos os experimentos, especialmente "falhas"
Resumo da palestra em vídeo
Veja uma rápida sinopse de diretrizes eficazes de ML:
- Mantenha seu primeiro modelo simples.
- Concentre-se em garantir a correção do pipeline de dados.
- Use uma métrica simples e observável para treinamento e avaliação.
- Tenha e monitore seus recursos de entrada.
- Trate a configuração do seu modelo como código: revise-a, verifique-a.
- Anote os resultados de todas as experiências, especialmente "falhas".
Outros recursos
As Regras de machine learning contêm mais orientações.