Applications concrètes des systèmes de ML

Cette leçon résume les principaux enseignements à tirer des applications concrètes.

Conseils applicables aux applications concrètes

Conseils pratiques pour le ML

  • Veillez à ce que votre premier modèle reste simple.

Conseils pratiques pour le ML

  • Veillez à ce que votre premier modèle reste simple.
  • Assurez-vous que votre pipeline de données fonctionne correctement.

Conseils pratiques pour le ML

  • Veillez à ce que votre premier modèle reste simple.
  • Assurez-vous que votre pipeline de données fonctionne correctement.
  • Choisissez un critère simple et observable pour évaluer la progression et la qualité de l'apprentissage.

Conseils pratiques pour le ML

  • Veillez à ce que votre premier modèle reste simple.
  • Assurez-vous que votre pipeline de données fonctionne correctement.
  • Choisissez un critère simple et observable pour évaluer la progression et la qualité de l'apprentissage.
  • Maîtrisez et contrôlez vos caractéristiques d'entrée.

Conseils pratiques pour le ML

  • Veillez à ce que votre premier modèle reste simple.
  • Assurez-vous que votre pipeline de données fonctionne correctement.
  • Choisissez un critère simple et observable pour évaluer la progression et la qualité de l'apprentissage.
  • Maîtrisez et contrôlez vos caractéristiques d'entrée.
  • Traitez la configuration de votre modèle comme s'il s'agissait de code : vérifiez-la et enregistrez-en chaque version successive.

Conseils pratiques pour le ML

  • Veillez à ce que votre premier modèle reste simple.
  • Assurez-vous que votre pipeline de données fonctionne correctement.
  • Choisissez un critère simple et observable pour évaluer la progression et la qualité de l'apprentissage.
  • Maîtrisez et contrôlez vos caractéristiques d'entrée.
  • Traitez la configuration de votre modèle comme s'il s'agissait de code : vérifiez-la et enregistrez-en chaque version successive.
  • Conservez une description écrite de tous vos tests, en particulier les "échecs".

Résumé du cours vidéo

Voici un résumé rapide de nos conseils pratiques pour le ML :

  • Veillez à ce que votre premier modèle reste simple.
  • Assurez-vous que votre pipeline de données fonctionne correctement.
  • Choisissez un critère simple et observable pour évaluer la progression et la qualité de l'apprentissage.
  • Maîtrisez et contrôlez vos caractéristiques d'entrée.
  • Traitez la configuration de votre modèle comme s'il s'agissait de code : vérifiez-la et enregistrez-en chaque version successive.
  • Conservez une description écrite de tous vos tests, en particulier les "échecs".

Autres ressources

La page Règles du Machine Learning contient des informations complémentaires.

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Cours d'initiation au machine learning