Riepilogo del corso e passaggi successivi

Ora dovresti avere una migliore comprensione di come fare:

• Convalidare i dati di input e i dati tecnici.
• Eseguire il debug di un modello di machine learning per garantirne il funzionamento.
• Ottimizzare un modello di ML funzionante.
• Discutere le linee guida per il test di modelli e pipeline di ML.
• Monitora le metriche del modello durante lo sviluppo, il lancio e la produzione.

Passaggi successivi

• Visualizza un esempio TFX end-to-end.
• Leggi gli articoli dei Googler sulla produzione del machine learning:
  • Gestione della pipeline e prevenzione dei debiti tecnici
  • Il punteggio del test ML: una griglia per l'idoneità alla produzione ML e la riduzione del debito tecnico