این درس رهنمودهای آموخته شده از این نمونه های دنیای واقعی را خلاصه می کند.
دستورالعمل های دنیای واقعی
برخی از دستورالعمل های موثر ML
- مدل اول را ساده نگه دارید
برخی از دستورالعمل های موثر ML
- مدل اول را ساده نگه دارید
- بر اطمینان از صحت خط لوله داده ها تمرکز کنید
برخی از دستورالعمل های موثر ML
- مدل اول را ساده نگه دارید
- بر اطمینان از صحت خط لوله داده ها تمرکز کنید
- از یک معیار ساده و قابل مشاهده برای آموزش و ارزیابی استفاده کنید
برخی از دستورالعمل های موثر ML
- مدل اول را ساده نگه دارید
- بر اطمینان از صحت خط لوله داده ها تمرکز کنید
- از یک معیار ساده و قابل مشاهده برای آموزش و ارزیابی استفاده کنید
- مالکیت و نظارت بر ویژگی های ورودی خود را
برخی از دستورالعمل های موثر ML
- مدل اول را ساده نگه دارید
- بر اطمینان از صحت خط لوله داده ها تمرکز کنید
- از یک معیار ساده و قابل مشاهده برای آموزش و ارزیابی استفاده کنید
- مالکیت و نظارت بر ویژگی های ورودی خود را
- پیکربندی مدل خود را به عنوان کد در نظر بگیرید: آن را بررسی کنید، آن را بررسی کنید
برخی از دستورالعمل های موثر ML
- مدل اول را ساده نگه دارید
- بر اطمینان از صحت خط لوله داده ها تمرکز کنید
- از یک معیار ساده و قابل مشاهده برای آموزش و ارزیابی استفاده کنید
- مالکیت و نظارت بر ویژگی های ورودی خود را
- پیکربندی مدل خود را به عنوان کد در نظر بگیرید: آن را بررسی کنید، آن را بررسی کنید
- نتایج همه آزمایش‌ها، به‌ویژه «شکست‌ها» را یادداشت کنید.
خلاصه سخنرانی ویدیویی
در اینجا خلاصه ای سریع از دستورالعمل های موثر ML آمده است:
- مدل اول خود را ساده نگه دارید.
- بر اطمینان از صحت خط لوله داده ها تمرکز کنید.
- از یک معیار ساده و قابل مشاهده برای آموزش و ارزیابی استفاده کنید.
- مالکیت و نظارت بر ویژگی های ورودی خود را.
- پیکربندی مدل خود را به عنوان کد در نظر بگیرید: آن را بررسی کنید، آن را بررسی کنید.
- نتایج تمام آزمایش ها، به خصوص "شکست ها" را یادداشت کنید.
سایر منابع
قوانین یادگیری ماشین حاوی راهنمایی های اضافی است.
