はじめに

機械学習のテストとデバッグへようこそ。機械学習システムのテストとデバッグは、従来のソフトウェアのテストやデバッグとは大きく異なります。このコースでは、モデルのデバッグから本番環境でのパイプラインのモニタリングまでについて説明します。

コースの所要時間: 4 時間

学習内容:

• 生の特徴データと生成された特徴量データを検証する。
• ML モデルをデバッグして、モデルを機能させます。
• デバッグを簡素化するテストを実装します。
• 作業用 ML モデルを最適化する。
• 開発、リリース、本番環境でモデル指標をモニタリングする。

このコースで扱っていない内容:

• Tensorflow Debugger: Tensorflow グラフに特化したに特化したデバッガ。
• モデルの理解: ML モデルの動作に関する分析情報を得ることができます。
• 特定の ML アプリケーションのガイドライン。

Prerequisites

このコースは、以下のものが揃っていることを前提としています。

• 機械学習の問題のフレーミングを修了しているか、同等の知識を持っていること。
• 機械学習集中講座を修了しているか、同等の知識を持っていること。
• データの準備と特徴量エンジニアリングを修了しているか、同等の知識を持っている。
• Python の基本的なプログラミング知識。

ご利用をお待ちしております。