סיכום הקורס והשלבים הבאים

עכשיו אמורה להיות לכם תמונה ברורה יותר לגבי הפעולות הבאות:

• לאמת נתוני קלט ונתונים שתוכננו.
• ניפוי באגים במודל למידת מכונה (ML) כדי שהמודל יפעל.
• אופטימיזציה של מודל למידת המכונה (ML) תקין.
• הנחיות למודלים של למידת מכונה וצינורות עיבוד נתונים.
• מעקב אחרי מדדי המודל בזמן הפיתוח, ההשקה והייצור.

מה השלב הבא?

• מעיינים בדוגמה ל-TFX מקצה לקצה.
• קראו מאמרים שפורסמו על ידי גוגלרים בנושא יצירת למידת מכונה:
  • ניהול צינור עיבוד הנתונים ומניעת חובות טכניים
  • ניקוד בדיקת ה-ML: קריטריון הערכה למוכנות להפקה של למידת מכונה והפחתת חובות טכניים