บทนำ

จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ

ยินดีต้อนรับสู่การทดสอบและแก้ไขข้อบกพร่องในแมชชีนเลิร์นนิง การทดสอบและแก้ไขข้อบกพร่อง ของระบบแมชชีนเลิร์นนิงจะแตกต่างจากการทดสอบและการแก้ไขข้อบกพร่อง ดั้งเดิมอย่างมาก หลักสูตรนี้อธิบายวิธีต่างๆ ตั้งแต่การแก้ไขข้อบกพร่อง โมเดลไปจนถึงการตรวจสอบไปป์ไลน์ในเวอร์ชันที่ใช้งานจริง

รูปภาพ 5 ระยะของแมชชีนเลิร์นนิง 5 เฟส ได้แก่ 1. กําหนดปัญหา ML และเสนอโซลูชัน 2. สร้างชุดข้อมูล 3. เปลี่ยนรูปแบบข้อมูล 4. ฝึกโมเดล และ 5. ใช้โมเดลเพื่อคาดการณ์ หลักสูตรนี้จะมุ่งเน้นส่วนที่ 4 และ 5 คือ ฝึกโมเดลและใช้โมเดลเพื่อทําการคาดการณ์

สิ่งที่หลักสูตรนี้ไม่ครอบคลุม:

  • โปรแกรมแก้ไขข้อบกพร่อง TensorFlow: โปรแกรมแก้ไขข้อบกพร่องเฉพาะสําหรับกราฟ TensorFlow
  • การทําความเข้าใจโมเดล: การรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของโมเดล ML
  • หลักเกณฑ์สําหรับแอปพลิเคชัน ML ที่เฉพาะเจาะจง

สิ่งที่ต้องมีก่อน

หลักสูตรนี้จะถือว่าคุณมี

ขอให้สนุกกับการเรียนรู้

ถัดไป
ภาพรวม