机器学习系统在现实世界中的应用:指南
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本节课总结了从这些真实示例获得的准则。
真实准则
一些有效的机器学习准则
- 让第一个模型保持简单
- 专注于确保数据流水线的正确性
一些有效的机器学习准则
- 让第一个模型保持简单
- 专注于确保数据流水线的正确性
- 使用简单的可观测指标进行训练和评估
一些有效的机器学习准则
- 让第一个模型保持简单
- 专注于确保数据流水线的正确性
- 使用简单的可观测指标进行训练和评估
- 拥有并监控您的输入功能
一些有效的机器学习准则
- 让第一个模型保持简单
- 专注于确保数据流水线的正确性
- 使用简单的可观测指标进行训练和评估
- 拥有并监控您的输入功能
- 将模型配置视为代码:检查并签入
一些有效的机器学习准则
- 让第一个模型保持简单
- 专注于确保数据流水线的正确性
- 使用简单的可观测指标进行训练和评估
- 拥有并监控您的输入功能
- 将模型配置视为代码:检查并签入
- 写下所有实验的结果,尤其是“失败”的结果
视频讲座摘要
下面简要总结了有效的机器学习准则:
- 确保第一个模型简单易行。
- 着重确保数据流水线的正确性。
- 使用简单的可观测指标进行训练和评估。
- 拥有并监控您的输入功能。
- 将模型配置视为代码:检查并签入。
- 写下所有实验的结果,尤其是“失败”的结果。
其他资源
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最后更新时间 (UTC):2023-07-25。
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