このレッスンでは、これらの実際の例から得られたガイドラインの概要を説明します。
実際のガイドライン
効果的な ML ガイドライン
- 最初のモデルをシンプルにする
- データ パイプラインの正確性の確保に集中
効果的な ML ガイドライン
- 最初のモデルをシンプルにする
- データ パイプラインの正確性の確保に集中
- トレーニングと評価にシンプルなシンプルな指標を使用する
効果的な ML ガイドライン
- 最初のモデルをシンプルにする
- データ パイプラインの正確性の確保に集中
- トレーニングと評価にシンプルなシンプルな指標を使用する
- 入力特徴を所有し、モニタリングする
効果的な ML ガイドライン
- 最初のモデルをシンプルにする
- データ パイプラインの正確性の確保に集中
- トレーニングと評価にシンプルなシンプルな指標を使用する
- 入力特徴を所有し、モニタリングする
- モデル構成をコードとして扱う: レビュー、チェックイン
効果的な ML ガイドライン
- 最初のモデルをシンプルにする
- データ パイプラインの正確性の確保に集中
- トレーニングと評価にシンプルなシンプルな指標を使用する
- 入力特徴を所有し、モニタリングする
- モデル構成をコードとして扱う: レビュー、チェックイン
- すべてのテストの結果、特に「失敗」を書き留めます
動画講義のまとめ
効果的な ML ガイドラインの概要を簡単に説明します。
- 最初のモデルはシンプルにします。
- データ パイプラインの正確性を確保することに注力します。
- トレーニングと評価には、シンプルで観測可能な指標を使用します。
- 入力特徴を所有し、モニタリングする。
- モデル構成をコードとして扱い、確認、チェックイン
- すべてのテストの結果、特に「失敗」を書き留めます。
関連リンク
機械学習のルールには追加のガイダンスが含まれています。
