Esta lição resume as diretrizes aprendidas com esses exemplos do mundo real.
Diretrizes do mundo real
Algumas diretrizes eficazes de ML
- Mantenha o primeiro modelo simples
Algumas diretrizes eficazes de ML
- Mantenha o primeiro modelo simples
- Concentre-se em garantir a correção do pipeline de dados
Algumas diretrizes eficazes de ML
- Mantenha o primeiro modelo simples
- Concentre-se em garantir a correção do pipeline de dados
- Use uma métrica simples e observável para treinamento e avaliação
Algumas diretrizes eficazes de ML
- Mantenha o primeiro modelo simples
- Concentre-se em garantir a correção do pipeline de dados
- Use uma métrica simples e observável para treinamento e avaliação
- Possuir e monitorar seus recursos de entrada
Algumas diretrizes eficazes de ML
- Mantenha o primeiro modelo simples
- Concentre-se em garantir a correção do pipeline de dados
- Use uma métrica simples e observável para treinamento e avaliação
- Possuir e monitorar seus recursos de entrada
- Tratar a configuração do modelo como código: revise, verifique
Algumas diretrizes eficazes de ML
- Mantenha o primeiro modelo simples
- Concentre-se em garantir a correção do pipeline de dados
- Use uma métrica simples e observável para treinamento e avaliação
- Possuir e monitorar seus recursos de entrada
- Tratar a configuração do modelo como código: revise, verifique
- Anote os resultados de todos os experimentos, especialmente "falhas"
Resumo da palestra em vídeo
Veja uma rápida sinopse de diretrizes eficazes de ML:
- Mantenha seu primeiro modelo simples.
- Concentre-se em garantir a correção do pipeline de dados.
- Use uma métrica simples e observável para treinamento e avaliação.
- Tenha e monitore seus recursos de entrada.
- Trate a configuração do seu modelo como código: revise-a, verifique-a.
- Anote os resultados de todas as experiências, especialmente "falhas".
Outros recursos
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