Giriş

Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.

Makine Öğrenimi'nde Test ve Hata Ayıklama'ya hoş geldiniz! Makine öğrenimi sistemlerinin test edilmesi ve hatalarının ayıklanması, geleneksel yazılımlardaki test ve hata ayıklama çalışmalarından önemli ölçüde farklıdır. Bu kursta, modelinizdeki hata ayıklamadan üretim hattınızı izlemeye kadar her şeyi öğreneceksiniz.

Makine öğreniminin beş aşamasının resmi. Beş aşamadan oluşur: bir makine öğrenimi sorunu tanımlayın ve çözüm önerin; iki, bir veri kümesi oluşturun; üç, verileri dönüştürün; dört, bir model eğitin ve beşi, tahminde bulunmak için modeli kullanın. Bu kurs, dördüncü ve beşinci
konuya odaklanmaktadır: Bir modeli eğitip tahminde bulunmak için bu modeli kullanın.

Bu kursta ele alınan konular:

  • Tensorflow Hata Ayıklayıcı: Tensorflow grafikleri için özel hata ayıklayıcı.
  • Model anlama: ML model davranışı hakkında bilgi edinme.
  • Belirli makine öğrenimi uygulamaları için yönergeler.

Ön koşullar

Bu kursta aşağıdakilere sahip olduğunuz varsayılır:

İyi Eğitimler!