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と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のすべての方法について説明します。

コースの所要時間: 4 時間

学習内容:

• 元の特徴データとエンジニアリングされた特徴データを検証する。
• ML モデルをデバッグし、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。
• 機能する ML モデルを最適化する。
• 開発、リリース、本番環境のモデル指標をモニタリングする。

このコースの対象外:

• Tensorflow Debugger: Tensorflow 専用のデバッガ。
• モデルの理解: ML モデルの動作に対する分析情報の取得。
• 特定の ML アプリケーションのガイドラインです。

Prerequisites

このコースは、以下を備えた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完了した、または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。
• 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こと。
• Python の基本的なプログラミングに関する知識。

よろしくお願いいたします。