Applications concrètes des systèmes de ML

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

Conseils applicables aux applications concrètes

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

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".

La page Règles du Machine Learning contient des informations complémentaires.