یک نسخه جدید و بهبودیافته از Machine Learning Crash Course در آگوست 2024 عرضه می شود. گوش به زنگ باشید!
این درس رهنمودهای آموخته شده از این نمونه های دنیای واقعی را خلاصه می کند.
دستورالعمل های دنیای واقعی
برخی از دستورالعمل های موثر ML
- مدل اول را ساده نگه دارید
برخی از دستورالعمل های موثر ML
- مدل اول را ساده نگه دارید
- بر اطمینان از صحت خط لوله داده ها تمرکز کنید
برخی از دستورالعمل های موثر ML
- مدل اول را ساده نگه دارید
- بر اطمینان از صحت خط لوله داده ها تمرکز کنید
- از یک معیار ساده و قابل مشاهده برای آموزش و ارزیابی استفاده کنید
برخی از دستورالعمل های موثر ML
- مدل اول را ساده نگه دارید
- بر اطمینان از صحت خط لوله داده ها تمرکز کنید
- از یک معیار ساده و قابل مشاهده برای آموزش و ارزیابی استفاده کنید
- مالکیت و نظارت بر ویژگی های ورودی خود را
برخی از دستورالعمل های موثر ML
- مدل اول را ساده نگه دارید
- بر اطمینان از صحت خط لوله داده ها تمرکز کنید
- از یک معیار ساده و قابل مشاهده برای آموزش و ارزیابی استفاده کنید
- مالکیت و نظارت بر ویژگی های ورودی خود را
- پیکربندی مدل خود را به عنوان کد در نظر بگیرید: آن را بررسی کنید، آن را بررسی کنید
برخی از دستورالعمل های موثر ML
- مدل اول را ساده نگه دارید
- بر اطمینان از صحت خط لوله داده ها تمرکز کنید
- از یک معیار ساده و قابل مشاهده برای آموزش و ارزیابی استفاده کنید
- مالکیت و نظارت بر ویژگی های ورودی خود را
- پیکربندی مدل خود را به عنوان کد در نظر بگیرید: آن را بررسی کنید، آن را بررسی کنید
- نتایج همه آزمایشها، بهویژه «شکستها» را یادداشت کنید.
خلاصه سخنرانی ویدیویی
در اینجا خلاصه ای سریع از دستورالعمل های موثر ML آمده است:
- مدل اول خود را ساده نگه دارید.
- بر اطمینان از صحت خط لوله داده ها تمرکز کنید.
- از یک معیار ساده و قابل مشاهده برای آموزش و ارزیابی استفاده کنید.
- مالکیت و نظارت بر ویژگی های ورودی خود را.
- پیکربندی مدل خود را به عنوان کد در نظر بگیرید: آن را بررسی کنید، آن را بررسی کنید.
- نتایج تمام آزمایش ها، به خصوص "شکست ها" را یادداشت کنید.
سایر منابع
قوانین یادگیری ماشین حاوی راهنمایی های اضافی است.