इस लेसन में, असल दुनिया के उदाहरणों से मिले दिशा-निर्देशों की खास जानकारी दी गई है.
असल दुनिया से जुड़े दिशा-निर्देश
मशीन लर्निंग से जुड़े कुछ दिशा-निर्देश
मशीन लर्निंग से जुड़े कुछ दिशा-निर्देश
- पहले मॉडल को आसान रखें
- डेटा पाइपलाइन सही होने पर ध्यान दें
मशीन लर्निंग से जुड़े कुछ दिशा-निर्देश
- पहले मॉडल को आसान रखें
- डेटा पाइपलाइन सही होने पर ध्यान दें
- ट्रेनिंग और आकलन के लिए, आसान और मॉनिटर की जा सकने वाली मेट्रिक का इस्तेमाल करना
मशीन लर्निंग से जुड़े कुछ दिशा-निर्देश
- पहले मॉडल को आसान रखें
- डेटा पाइपलाइन सही होने पर ध्यान दें
- ट्रेनिंग और आकलन के लिए, आसान और मॉनिटर की जा सकने वाली मेट्रिक का इस्तेमाल करना
- अपनी इनपुट सुविधाओं का मालिक होना और उनकी निगरानी करना
मशीन लर्निंग से जुड़े कुछ दिशा-निर्देश
- पहले मॉडल को आसान रखें
- डेटा पाइपलाइन सही होने पर ध्यान दें
- ट्रेनिंग और आकलन के लिए, आसान और मॉनिटर की जा सकने वाली मेट्रिक का इस्तेमाल करना
- अपनी इनपुट सुविधाओं का मालिक होना और उनकी निगरानी करना
- अपने मॉडल के कॉन्फ़िगरेशन को कोड की तरह मानें: इसकी समीक्षा करें, इसे जांचें
मशीन लर्निंग से जुड़े कुछ दिशा-निर्देश
- पहले मॉडल को आसान रखें
- डेटा पाइपलाइन सही होने पर ध्यान दें
- ट्रेनिंग और आकलन के लिए, आसान और मॉनिटर की जा सकने वाली मेट्रिक का इस्तेमाल करना
- अपनी इनपुट सुविधाओं का मालिक होना और उनकी निगरानी करना
- अपने मॉडल के कॉन्फ़िगरेशन को कोड की तरह मानें: इसकी समीक्षा करें, इसे जांचें
- सभी प्रयोगों के नतीजे लिखें, खास तौर पर "असफलता"
वीडियो लेक्चर की खास जानकारी
यहां मशीन लर्निंग के असरदार दिशा-निर्देशों के बारे में खास जानकारी दी गई है:
- अपना पहला मॉडल सरल रखें.
- डेटा पाइपलाइन सही होने पर फ़ोकस करें.
- ट्रेनिंग और आकलन के लिए, आसान और मॉनिटर की जा सकने वाली मेट्रिक का इस्तेमाल करें.
- अपनी इनपुट सुविधाओं का मालिक बनें और उन्हें मॉनिटर करें.
- अपने मॉडल के कॉन्फ़िगरेशन को कोड की तरह समझें: इसकी समीक्षा करें और इसकी जांच करें.
- सभी प्रयोगों के नतीजे लिखें, खास तौर पर "असफलता".
दूसरे संसाधन
मशीन लर्निंग के नियम में अतिरिक्त दिशा-निर्देश दिए गए हैं.
