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Questa lezione riassume le linee guida
tratte da questi esempi reali.
Linee guida per i soggetti reali
Alcune linee guida efficaci per il machine learning
- Mantieni il primo modello semplice
Alcune linee guida efficaci per il machine learning
- Mantieni il primo modello semplice
- Concentrati sulla garanzia che le pipeline dei dati siano corrette
Alcune linee guida efficaci per il machine learning
- Mantieni il primo modello semplice
- Concentrati sulla garanzia che le pipeline dei dati siano corrette
- Usa una metrica semplice e osservabile per l'addestramento e la valutazione
Alcune linee guida efficaci per il machine learning
- Mantieni il primo modello semplice
- Concentrati sulla garanzia che le pipeline dei dati siano corrette
- Usa una metrica semplice e osservabile per l'addestramento e la valutazione
- Mantenere e monitorare le funzionalità di immissione
Alcune linee guida efficaci per il machine learning
- Mantieni il primo modello semplice
- Concentrati sulla garanzia che le pipeline dei dati siano corrette
- Usa una metrica semplice e osservabile per l'addestramento e la valutazione
- Mantenere e monitorare le funzionalità di immissione
- Tratta la configurazione del modello come codice: controllala, controllala
Alcune linee guida efficaci per il machine learning
- Mantieni il primo modello semplice
- Concentrati sulla garanzia che le pipeline dei dati siano corrette
- Usa una metrica semplice e osservabile per l'addestramento e la valutazione
- Mantenere e monitorare le funzionalità di immissione
- Tratta la configurazione del modello come codice: controllala, controllala
- Annota i risultati di tutti gli esperimenti, in particolare "non riusciti"
Riepilogo delle lezioni video
Ecco una breve sinossi delle linee guida efficaci per il machine learning:
- Mantieni semplice il tuo primo modello.
- Concentrati sulla correttezza della pipeline di dati.
- Usa una metrica semplice e osservabile per l'addestramento e la valutazione.
- Controlla e monitora le funzionalità di immissione.
- Tratta la configurazione del modello come codice: controllala, controllala.
- Annota i risultati di tutti gli esperimenti, in particolare i "errori".
Altre risorse
Le regole del machine learning contengono indicazioni aggiuntive.