真實世界中的機器學習系統:指南

本課程將概述這些實務範例中所學到的準則。

現實世界指南

  • 讓第一個模型保持精簡
  • 讓第一個模型保持精簡
  • 著重於確保資料管道正確
  • 讓第一個模型保持精簡
  • 著重於確保資料管道正確
  • 提供簡單且可觀測的指標,進行訓練和評估
  • 讓第一個模型保持精簡
  • 著重於確保資料管道正確
  • 提供簡單且可觀測的指標,進行訓練和評估
  • 取得並監控輸入的功能
  • 讓第一個模型保持精簡
  • 著重於確保資料管道正確
  • 提供簡單且可觀測的指標,進行訓練和評估
  • 取得並監控輸入的功能
  • 將模型設定視為程式碼:檢查並檢查
  • 讓第一個模型保持精簡
  • 著重於確保資料管道正確
  • 提供簡單且可觀測的指標,進行訓練和評估
  • 取得並監控輸入的功能
  • 將模型設定視為程式碼:檢查並檢查
  • 寫下所有實驗的結果,尤其是「失敗」

視訊講座摘要

以下簡單說明有效的機器學習指南:

  • 簡化您的第一個模型。
  • 著重於確保資料管道正確。
  • 使用一項可觀測的簡易指標進行訓練和評估。
  • 擁有及監控輸入功能。
  • 將模型設定視為程式碼:檢查並檢查。
  • 寫下所有實驗的結果,尤其是「失敗」。

其他資源

「機器學習的規則」包含其他指引。