이 강의에는 이러한 실제 예에서 학습한 가이드라인이 요약되어 있습니다.
실제 가이드라인
효과적인 ML 가이드라인
- 첫 번째 모델은 단순하게 유지
- 데이터 파이프라인의 정확성을 보장하는 데 집중
효과적인 ML 가이드라인
- 첫 번째 모델은 단순하게 유지
- 데이터 파이프라인의 정확성을 보장하는 데 집중
- 학습 및 평가에 간단하고 관찰 가능한 측정항목 사용
효과적인 ML 가이드라인
- 첫 번째 모델은 단순하게 유지
- 데이터 파이프라인의 정확성을 보장하는 데 집중
- 학습 및 평가에 간단하고 관찰 가능한 측정항목 사용
- 입력 특성 소유 및 모니터링
효과적인 ML 가이드라인
- 첫 번째 모델은 단순하게 유지
- 데이터 파이프라인의 정확성을 보장하는 데 집중
- 학습 및 평가에 간단하고 관찰 가능한 측정항목 사용
- 입력 특성 소유 및 모니터링
- 모델 구성을 코드로 취급: 검토, 체크인
효과적인 ML 가이드라인
- 첫 번째 모델은 단순하게 유지
- 데이터 파이프라인의 정확성을 보장하는 데 집중
- 학습 및 평가에 간단하고 관찰 가능한 측정항목 사용
- 입력 특성 소유 및 모니터링
- 모델 구성을 코드로 취급: 검토, 체크인
- 모든 실험 결과, 특히 '실패'를 기록
동영상 강의 요약
효과적인 ML 가이드라인을 요약하면 다음과 같습니다.
- 첫 번째 모델은 단순하게 유지합니다.
- 데이터 파이프라인의 정확성을 확보하는 데 중점을 둡니다.
- 학습 및 평가에 간단하고 관찰 가능한 측정항목을 사용합니다.
- 입력 특성을 소유하고 모니터링합니다.
- 모델 구성을 코드로 취급하여 검토하고 체크인합니다.
- 모든 실험, 특히 '실패'의 결과를 기록하세요.
기타 리소스
자세한 안내는 머신러닝의 규칙을 참조하세요.
