Waarom documenteer je labelmethoden?

Je hebt de taak gekregen om documentatie te schrijven voor je modeltrainingsproces. Tijdens dit werk ontdek je dat de data waarmee je oorspronkelijk begon geen juiste labels heeft en dat je geen idee hebt hoe dat zo is gekomen, omdat er geen documentatie is. Eerlijk gezegd heb je geluk dat je het überhaupt hebt opgemerkt!

Om dit te verhelpen stel je een team samen van mensen met diepgaande domeinkennis om een correct toegekende responsevariabele te maken voor een supervised taak. Je beseft dat het belangrijk is om dit proces te documenteren, zodat anderen weten hoe de labels zijn gemaakt en ze waar nodig kunnen bekritiseren.

Je neemt de tijd om op te schrijven hoe je tot de labels bent gekomen, maar je hebt het gevoel dat er nóg een reden is waarom je dit allemaal hebt vastgelegd. Wat is een andere reden om methoden voor datalabeling te documenteren voor een supervised taak?

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Machine Learning-modellen ontwikkelen voor productie

Cursus bekijken

Praktische interactieve oefening

Zet theorie om in actie met een van onze interactieve oefeningen.

Begin met trainen

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Machine Learning-modellen ontwikkelen voor productie

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Begin de cursus gratis

This chapter will provide you with the skills and knowledge needed to move your machine learning models from the research and development phase into a production environment. You will learn about the process of moving from a research prototype to a reliable, scalable, and maintainable system.

Exercise 1: Een MLOps-mentaliteit aannemen Exercise 2: Wat is een belangrijk aspect van MLOps?Exercise 3: Wat is technische schuld?Exercise 4: Onderhoudbare ML-code schrijven Exercise 5: Versiebeheer Exercise 6: Code-organisatie Exercise 7: Effectieve ML-documentatie schrijven Exercise 8: Waarom documenteer je labelmethoden?

Huidige oefening

Exercise 9: MLOps-best practices

In this chapter, you’ll learn about the importance of reproducibility in machine learning, and how to ensure that your models remain reproducible and reliable over time. You’ll explore various techniques and best practices that you can use to ensure the reproducibility of your models.

Exercise 1: Designing reproducible experiments Exercise 2: ML reproducibility Exercise 3: Identifying Key Aspects for Reproducibility and Reliability Exercise 4: Sorting Reliability Elements Exercise 5: Sorting Aspects of Reproducibility and Documentation Practices Exercise 6: Feature engineering Exercise 7: Classifying Feature Engineering Goals & Techniques Exercise 8: Identifying Data Manipulation and Transformation Techniques Exercise 9: Feature selection Exercise 10: Data and model versioning Exercise 11: Model store Exercise 12: Versioning training data Exercise 13: Ensuring reproducibility

In Chapter 3, you’ll examine the various challenges associated with deploying machine learning models into production environments. You’ll learn about the various approaches to deploying ML models in production and strategies for monitoring and maintaining ML models in production.

Exercise 1: Packaging ML models Exercise 2: Goal of serialization and containerization Exercise 3: Model packaging order Exercise 4: Scalability Exercise 5: Scaling Exercise 6: Model complexity Exercise 7: Categorizing scaling techniques Exercise 8: Automation Exercise 9: Benefits of continuous delivery Exercise 10: CI/CD steps Exercise 11: Putting ML models into production

In the final chapter, you’ll learn about the various ways to test machine learning pipelines and ensure they perform as expected. You’ll discover the importance of testing ML pipelines and learn techniques for testing and validating ML pipelines.

Exercise 1: Model reliability Exercise 2: Categorizing Testing Strategies for ML Pipeline Readiness and Staleness Exercise 3: Addressing Model Staleness in Machine Learning Pipelines Exercise 4: Testing data Exercise 5: Picking the right test Exercise 6: Consistency check Exercise 7: Testing models Exercise 8: Predicting customer lifetime value Exercise 9: Classifying fairness Exercise 10: Testing machine learning pipelines Exercise 11: Congratulations!