Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Einführung
Dieses Modul beginnt mit einer Suggestivfrage.
Wählen Sie eine der folgenden Antworten aus:
Wenn Sie in einem der folgenden Bereiche Verbesserungsbedarf hatten,
die in Ihrem ML-Projekt am meisten
Auswirkungen?
Qualität Ihres Datasets verbessern
Daten haben Vorrang vor allen.
Die Qualität und Größe des Datasets ist viel wichtiger als das,
mit dem Sie Ihr Modell erstellen.
Eine cleverere Verlustfunktion zum Trainieren Ihres Modells anwenden
Richtig, eine bessere Verlustfunktion
kann dazu beitragen, dass ein Modell schneller
ist es noch eine Sekunde von einem
anderen Element auf dieser Liste entfernt.
Und hier kommt eine noch Suggestivfrage:
Lassen Sie es raten: Wie viel Zeit in Ihrem ML-Projekt
widmen Sie sich normalerweise der Datenvorbereitung und -transformation?
Mehr als die Hälfte der Projektzeit
Ja, ML-Anwender verbringen den Großteil ihrer Zeit
für das Erstellen von Datasets
und für Feature Engineering.
Weniger als die Hälfte der Projektzeit
Planen Sie für mehr! Bei Machine Learning werden üblicherweise 80 %
mit dem Erstellen von Datasets
und Transformieren von Daten.
In diesem Modul erfahren Sie mehr über die Eigenschaften des maschinellen Lernens.
Datasets und wie Sie Ihre Daten aufbereiten, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu gewährleisten, wenn
Training und Bewertung Ihres Modells.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Benötigte Informationen nicht gefunden","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zu umständlich/zu viele Schritte","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nicht mehr aktuell","outOfDate","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Problem mit Beispielen/Code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2024-08-13 (UTC)."],[],[]]