Introducción

Le damos la bienvenida a Pruebas y depuración en aprendizaje automático. Las pruebas y la depuración de los sistemas de aprendizaje automático difieren significativamente de las pruebas y la depuración de software tradicional. En este curso, se describe cómo comenzar desde la depuración de tu modelo hasta la supervisión de tu canalización en producción.

Imagen de las cinco fases del aprendizaje automático. Las cinco fases son las siguientes: una: definir un problema de AA y proponer una solución; dos, construir un conjunto de datos; tres, transformar datos, cuatro, entrenar un modelo y cinco, usar el modelo para hacer predicciones. Este curso se enfoca en el cuarto y el quinto: entrenar un modelo y usarlo para realizar predicciones.

Qué no abarca este curso:

  • Debugger de Tensorflow: depurador especializado para Tensorflow.
  • Comprensión del modelo: obtener estadísticas sobre el comportamiento del modelo de AA.
  • Lineamientos para aplicaciones específicas del AA.

Requisitos previos

En este curso, se da por sentado que tienes lo siguiente:

Esperamos que disfrute del aprendizaje.