W tej lekcji podsumowujemy wytyczne z tych przykładów.
Rzeczywiste wytyczne
Kilka skutecznych wskazówek dotyczących systemów uczących się
Kilka skutecznych wskazówek dotyczących systemów uczących się
- Uprość pierwszy model
- Koncentracja na zapewnianiu poprawności potoku danych
Kilka skutecznych wskazówek dotyczących systemów uczących się
- Uprość pierwszy model
- Koncentracja na zapewnianiu poprawności potoku danych
- Użyj prostych, obserwowalnych wskaźników do trenowania i oceny
Kilka skutecznych wskazówek dotyczących systemów uczących się
- Uprość pierwszy model
- Koncentracja na zapewnianiu poprawności potoku danych
- Użyj prostych, obserwowalnych wskaźników do trenowania i oceny
- Funkcje wprowadzania i monitorowania
Kilka skutecznych wskazówek dotyczących systemów uczących się
- Uprość pierwszy model
- Koncentracja na zapewnianiu poprawności potoku danych
- Użyj prostych, obserwowalnych wskaźników do trenowania i oceny
- Funkcje wprowadzania i monitorowania
- Traktuj konfigurację modelu jako kod: sprawdź to i sprawdź
Kilka skutecznych wskazówek dotyczących systemów uczących się
- Uprość pierwszy model
- Koncentracja na zapewnianiu poprawności potoku danych
- Użyj prostych, obserwowalnych wskaźników do trenowania i oceny
- Funkcje wprowadzania i monitorowania
- Traktuj konfigurację modelu jako kod: sprawdź to i sprawdź
- Zapisuj wyniki wszystkich eksperymentów, zwłaszcza „błędów”
Podsumowanie wykładu wideo
Oto krótkie podsumowanie skutecznych zasad ML:
- Pierwszy model powinien być prosty.
- Skup się na zapewnianiu poprawności potoku danych.
- Użyj prostych, obserwowalnych wskaźników do trenowania i oceny.
- Korzystaj z funkcji wprowadzania i monitoruj je.
- Traktuj konfigurację modelu jak kod: sprawdź to i sprawdź.
- Zapisuj wyniki wszystkich eksperymentów, zwłaszcza „błędów”.
Inne zasoby
Dodatkowe informacje znajdziesz w zasadach opartych na systemach uczących się.
