บทนี้จะสรุปหลักเกณฑ์ที่เรียนรู้จาก
ตัวอย่างการใช้งานจริงเหล่านี้
หลักเกณฑ์ของโลกแห่งความจริง
หลักเกณฑ์ ML บางส่วนที่มีประสิทธิภาพ
หลักเกณฑ์ ML บางส่วนที่มีประสิทธิภาพ
- ทําให้โมเดลแรกเรียบง่าย
- เน้นที่การตรวจสอบความถูกต้องของไปป์ไลน์ข้อมูล
หลักเกณฑ์ ML บางส่วนที่มีประสิทธิภาพ
- ทําให้โมเดลแรกเรียบง่าย
- เน้นที่การตรวจสอบความถูกต้องของไปป์ไลน์ข้อมูล
- ใช้เมตริกที่สังเกตได้ง่ายสําหรับการฝึกและการประเมิน
หลักเกณฑ์ ML บางส่วนที่มีประสิทธิภาพ
- ทําให้โมเดลแรกเรียบง่าย
- เน้นที่การตรวจสอบความถูกต้องของไปป์ไลน์ข้อมูล
- ใช้เมตริกที่สังเกตได้ง่ายสําหรับการฝึกและการประเมิน
- เป็นเจ้าของและตรวจสอบฟีเจอร์อินพุต
หลักเกณฑ์ ML บางส่วนที่มีประสิทธิภาพ
- ทําให้โมเดลแรกเรียบง่าย
- เน้นที่การตรวจสอบความถูกต้องของไปป์ไลน์ข้อมูล
- ใช้เมตริกที่สังเกตได้ง่ายสําหรับการฝึกและการประเมิน
- เป็นเจ้าของและตรวจสอบฟีเจอร์อินพุต
- พิจารณาการกําหนดค่าโมเดลเป็นโค้ด: ตรวจสอบการกําหนดค่าแล้วตรวจสอบใน
หลักเกณฑ์ ML บางส่วนที่มีประสิทธิภาพ
- ทําให้โมเดลแรกเรียบง่าย
- เน้นที่การตรวจสอบความถูกต้องของไปป์ไลน์ข้อมูล
- ใช้เมตริกที่สังเกตได้ง่ายสําหรับการฝึกและการประเมิน
- เป็นเจ้าของและตรวจสอบฟีเจอร์อินพุต
- พิจารณาการกําหนดค่าโมเดลเป็นโค้ด: ตรวจสอบการกําหนดค่าแล้วตรวจสอบใน
- เขียนผลลัพธ์ของการทดสอบทั้งหมด โดยเฉพาะ "ความล้มเหลว"
วิดีโอสรุปการบรรยาย
ข้อมูลสรุปคร่าวๆ ของหลักเกณฑ์ ML ที่มีประสิทธิภาพมีดังนี้
- ทําให้โมเดลแรกของคุณเป็นเรื่องง่าย
- มุ่งเน้นไปที่การตรวจสอบความถูกต้องของไปป์ไลน์ข้อมูล
- ใช้เมตริกที่สังเกตได้ง่ายสําหรับการฝึกและการประเมิน
- เป็นเจ้าของและตรวจสอบฟีเจอร์อินพุต
- พิจารณาการกําหนดค่าโมเดลเป็นโค้ด: ตรวจสอบการกําหนดค่าแล้วตรวจสอบ
- เขียนผลลัพธ์ของการทดสอบทั้งหมด โดยเฉพาะ "ความล้มเหลว"
แหล่งข้อมูลอื่นๆ
กฎของแมชชีนเลิร์นนิงมีคําแนะนําเพิ่มเติม
