Introduction

Bienvenue dans le cours Tests et débogage en machine learning. Les tests et le débogage des systèmes de machine learning sont très différents de ceux des logiciels traditionnels. Ce cours explique comment procéder, du débogage de votre modèle à la surveillance de votre pipeline en production.

Durée estimée du cours: 4 heures

Vous allez apprendre à:

• Valider les données brutes des caractéristiques et les caractéristiques techniques
• 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 les graphiques TensorFlow.
• Compréhension du modèle: obtenir des insights sur le comportement d'un modèle de ML
• Consignes pour des applications de ML spécifiques

Prérequis

Pour suivre ce cours, vous devez avoir:

• Avoir suivi la formation Encadrement du problème de machine learning ou posséder des connaissances équivalentes
• Avoir terminé le Cours d'initiation au Machine Learning ou disposer de connaissances équivalentes
• Avoir suivi la formation Préparation des données et extraction de caractéristiques ou disposer de connaissances équivalentes.
• Connaissances de base en programmation dans Python

Bonne formation !