Que faut-il suivre ?

Dans la leçon précédente, vous avez découvert les nombreuses options et possibilités liées à la création de pipelines de ML, notamment le traitement des données, les algorithmes, l’évaluation et les paramètres généraux. Dans cet exercice, vous appliquerez vos connaissances en choisissant les options importantes à suivre lors de l’exécution d’expériences de ML.

L’objectif de cet exercice est de vous aider à comprendre l’importance de choisir avec soin et de suivre les options clés lors de la création et de l’exécution de pipelines de ML. En identifiant et en suivant ces options, vous pouvez évaluer et comparer efficacement différents pipelines, prendre des décisions éclairées sur ceux à utiliser et optimiser vos modèles de ML pour de meilleures performances.

Pour réussir cet exercice, vous devrez examiner attentivement les différentes options proposées et sélectionner celles qui sont les plus pertinentes et importantes à suivre dans vos expériences de ML.