In dieser Lektion werden die in diesen Beispielen aus der Praxis gewonnenen Erkenntnisse zusammengefasst.
Richtlinien aus der Praxis
Effektive ML-Richtlinien
- Das erste Modell einfach halten
Effektive ML-Richtlinien
- Das erste Modell einfach halten
- Fokus auf die Richtigkeit der Datenpipeline legen
Effektive ML-Richtlinien
- Das erste Modell einfach halten
- Fokus auf die Richtigkeit der Datenpipeline legen
- Verwenden Sie einen einfachen, beobachtbaren Messwert für Training und Bewertung.
Effektive ML-Richtlinien
- Das erste Modell einfach halten
- Fokus auf die Richtigkeit der Datenpipeline legen
- Verwenden Sie einen einfachen, beobachtbaren Messwert für Training und Bewertung.
- Ihre Eingabefeatures besitzen und überwachen
Effektive ML-Richtlinien
- Das erste Modell einfach halten
- Fokus auf die Richtigkeit der Datenpipeline legen
- Verwenden Sie einen einfachen, beobachtbaren Messwert für Training und Bewertung.
- Ihre Eingabefeatures besitzen und überwachen
- Ihre Modellkonfiguration als Code behandeln:
Effektive ML-Richtlinien
- Das erste Modell einfach halten
- Fokus auf die Richtigkeit der Datenpipeline legen
- Verwenden Sie einen einfachen, beobachtbaren Messwert für Training und Bewertung.
- Ihre Eingabefeatures besitzen und überwachen
- Ihre Modellkonfiguration als Code behandeln:
- Notieren Sie die Ergebnisse aller Tests, insbesondere „Fehler“.
Videovorlesung – Übersicht
Hier finden Sie eine kurze Zusammenfassung der effektiven ML-Richtlinien:
- Halten Sie Ihr erstes Modell einfach.
- Konzentrieren Sie sich darauf, die Richtigkeit der Datenpipeline zu gewährleisten.
- Verwende einen einfachen, beobachtbaren Messwert für Training und Bewertung.
- Behalte deine Eingabefeatures im Blick und überwache sie.
- Behandeln Sie Ihre Modellkonfiguration als Code: Prüfen Sie ihn, indem Sie ihn prüfen.
- Notieren Sie die Ergebnisse aller Tests, insbesondere „Fehler“.
Weitere Ressourcen
Unter Regeln für maschinelles Lernen finden Sie weitere Informationen.
