Sistem ML di Dunia Nyata

Pelajaran ini merangkum panduan yang dipelajari dari berbagai contoh di dunia nyata ini.

Panduan di Dunia Nyata

  • Sederhanakan model pertama
  • Sederhanakan model pertama
  • Berfokus dalam memastikan ketepatan pipeline data
  • Sederhanakan model pertama
  • Berfokus dalam memastikan ketepatan pipeline data
  • Gunakan metrik sederhana yang dapat diobservasi untuk pelatihan & evaluasi
  • Sederhanakan model pertama
  • Berfokus dalam memastikan ketepatan pipeline data
  • Gunakan metrik sederhana yang dapat diobservasi untuk pelatihan & evaluasi
  • Miliki dan pantau fitur masukan Anda
  • Sederhanakan model pertama
  • Berfokus dalam memastikan ketepatan pipeline data
  • Gunakan metrik sederhana yang dapat diobservasi untuk pelatihan & evaluasi
  • Miliki dan pantau fitur masukan Anda
  • Perlakukan konfigurasi model Anda sebagai kode: tinjau, periksa
  • Sederhanakan model pertama
  • Berfokus dalam memastikan ketepatan pipeline data
  • Gunakan metrik sederhana yang dapat diobservasi untuk pelatihan & evaluasi
  • Miliki dan pantau fitur masukan Anda
  • Perlakukan konfigurasi model Anda sebagai kode: tinjau, periksa
  • Tulis hasil semua eksperimen, khususnya "kegagalan"

Berikut sinopsis singkat panduan machine learning yang efektif:

  • Sederhanakan model pertama Anda.
  • Berfokus dalam memastikan ketepatan pipeline data.
  • Gunakan metrik sederhana yang dapat diobservasi untuk pelatihan & evaluasi.
  • Miliki dan pantau fitur masukan Anda.
  • Perlakukan konfigurasi model Anda sebagai kode: tinjau, periksa.
  • Tulis hasil semua eksperimen, khususnya "kegagalan".

Aturan Machine Learning berisi panduan tambahan.