Willkommen beim Test- und Debugging-Test im maschinellen Lernen. Das Testen und Debuggen von ML-Systemen unterscheidet sich erheblich von Tests und dem Debugging herkömmlicher Software. In diesem Kurs wird beschrieben, wie Sie vom Debuggen Ihres Modells bis zum Monitoring Ihrer Pipeline in der Produktion gehen.
Die Themen in diesem Kurs werden nicht behandelt:
- Tensorflow Debugger: Ein spezieller Debugger für Tensorflow.
- Modellverständnis: Einblicke in das Verhalten von ML-Modellen
- Richtlinien für bestimmte ML-Anwendungen.
Voraussetzungen
Für diesen Kurs wird vorausgesetzt, dass Sie
- Abschluss von Framing von maschinellem Lernen oder entsprechende Kenntnisse.
- Sie haben den Crashkurs zu maschinellem Lernen abgeschlossen oder verfügen über entsprechende Kenntnisse.
- Abgeschlossene Datenvorbereitung und Feature Engineering oder entsprechende Kenntnisse.
- Grundlegende Programmierkenntnisse in Python.
Viel Spaß bei den Online-Seminaren!