Pelajaran ini merangkum panduan yang dipelajari dari berbagai contoh di dunia nyata ini.
Pedoman di Dunia Nyata
Beberapa Panduan ML yang Efektif
- Jaga agar model pertama tetap sederhana
Beberapa Panduan ML yang Efektif
- Jaga agar model pertama tetap sederhana
- Fokus untuk memastikan ketepatan pipeline data
Beberapa Panduan ML yang Efektif
- Jaga agar model pertama tetap sederhana
- Fokus untuk memastikan ketepatan pipeline data
- Gunakan metrik sederhana yang dapat diamati untuk pelatihan & evaluasi
Beberapa Panduan ML yang Efektif
- Jaga agar model pertama tetap sederhana
- Fokus untuk memastikan ketepatan pipeline data
- Gunakan metrik sederhana yang dapat diamati untuk pelatihan & evaluasi
- Memiliki dan memantau fitur input Anda
Beberapa Panduan ML yang Efektif
- Jaga agar model pertama tetap sederhana
- Fokus untuk memastikan ketepatan pipeline data
- Gunakan metrik sederhana yang dapat diamati untuk pelatihan & evaluasi
- Memiliki dan memantau fitur input Anda
- Perlakukan konfigurasi model Anda sebagai kode: tinjau, periksa
Beberapa Panduan ML yang Efektif
- Jaga agar model pertama tetap sederhana
- Fokus untuk memastikan ketepatan pipeline data
- Gunakan metrik sederhana yang dapat diamati untuk pelatihan & evaluasi
- Memiliki dan memantau fitur input Anda
- Perlakukan konfigurasi model Anda sebagai kode: tinjau, periksa
- Tuliskan hasil dari semua eksperimen, terutama "gagal"
Ringkasan Video Pembelajaran
Berikut sinopsis singkat panduan ML yang efektif:
- Buat model pertama yang sederhana.
- Fokus untuk memastikan ketepatan pipeline data.
- Gunakan metrik sederhana yang dapat diamati untuk pelatihan & evaluasi.
- Memiliki dan memantau fitur input Anda.
- Perlakukan konfigurasi model Anda sebagai kode: tinjau, periksa.
- Tuliskan hasil dari semua eksperimen, terutama "kegagalan".
Referensi Lainnya
Aturan Machine Learning berisi panduan tambahan.
