Cosa dovremmo tenere traccia?

Nella lezione precedente, hai imparato le numerose opzioni e possibilità nella creazione di pipeline di ML, tra cui elaborazione dei dati, algoritmi, valutazione e parametri generali. In questo esercizio metterai in pratica ciò che hai appreso scegliendo le opzioni importanti da tracciare quando esegui esperimenti di ML.

L’obiettivo di questo esercizio è aiutarti a capire l’importanza di scegliere con cura e tenere traccia delle opzioni chiave quando costruisci ed esegui pipeline di ML. Identificando e monitorando queste opzioni, puoi valutare e confrontare efficacemente pipeline diverse, prendere decisioni informate su quali pipeline usare e ottimizzare i tuoi modelli di ML per ottenere prestazioni migliori.

Per completare con successo questo esercizio, dovrai considerare con attenzione le varie opzioni presentate e selezionare quelle più pertinenti e importanti da tracciare nei tuoi esperimenti di ML.