Introduction

Bienvenue dans le cours Tester et déboguer dans le machine learning. Les tests et le débogage des systèmes de machine learning sont très différents de ceux des logiciels traditionnels. Ce cours explique comment utiliser le débogage de votre modèle jusqu'à la surveillance de votre pipeline en production.

Durée du cours estimée: 4 heures

Vous allez apprendre à:

• Valider les données brutes sur les caractéristiques et les données extraites
• Déboguer un modèle de ML pour le faire fonctionner
• Implémentez des tests qui simplifient le débogage.
• Optimiser un modèle de ML fonctionnel
• Surveiller les métriques du modèle pendant le développement, le lancement et la production

Points abordés dans ce cours:

• TensorFlow Debugger : débogueur spécialisé pour Tensorflow
• Compréhension du modèle: mieux comprendre le comportement des modèles de ML
• Consignes pour des applications de ML spécifiques

Prérequis

Dans ce cours, vous devez disposer des éléments suivants:

• Vous devez avoir suivi la formation Machine Learning Problem Framing ou avoir des connaissances équivalentes.
• Avoir suivi le Cours d'initiation au Machine Learning ou avoir des connaissances équivalentes
• Avoir effectué une formation Préparation des données et extraction de caractéristiques ou avoir des connaissances équivalentes
• Connaissances de base en programmation en Python

Bonne formation !