Introdução

Boas-vindas ao Teste e depuração em machine learning. Testar e depurar sistemas de machine learning é bastante diferente de testar e depurar softwares tradicionais. Neste curso, descrevemos como fazer isso desde a depuração do modelo até o monitoramento do pipeline em produção.

Duração estimada do curso: 4 horas

Você aprenderá a:

• Valide dados brutos de atributos e dados de engenharia de atributos.
• Depure um modelo de ML para fazer o modelo funcionar.
• Implemente testes que simplificam a depuração.
• Otimize um modelo de ML funcional.
• Monitore as métricas do modelo durante o desenvolvimento, lançamento e produção.

O que não é abordado neste curso:

• Tensorflow Debugger: depurador especializado para o TensorFlow.
• Compreensão do modelo: como receber insights sobre o comportamento do modelo de ML.
• Diretrizes para aplicativos específicos de ML.

Pré-requisitos

Este curso pressupõe que você:

• Você concluiu o enquadramento de problemas de machine learning ou tem conhecimento equivalente.
• Ter concluído o Curso intensivo de machine learning ou ter conhecimento equivalente.
• Ter concluído o curso Preparação de dados e Engenharia de atributos ou ter conhecimento equivalente.
• Conhecimento básico de programação em Python.

Bom aprendizado!