or
Acest exercițiu face parte din cursul
În acest capitol vei face cunoștință cu biblioteca NannyML și cu funcțiile sale de bază. Vei învăța cum să pregătești datele brute pentru a crea seturi de referință și de analiză, gata pentru monitorizarea în producție. Ca exemplu practic, vei analiza predicția valorii bacșișului pentru curse de taxi în New York. Spre finalul capitolului, vei descoperi și cum să estimezi performanța modelului de predicție folosind NannyML.
În acest capitol vei face cunoștință cu calculatoarele de performanță realizată, utilizate atunci când etichetele reale devin disponibile. Vei învăța metode mai avansate de gestionare a rezultatelor: filtrare, vizualizare, conversie în cadre de date, segmentare în chunk-uri și definirea de praguri personalizate. La final, vei aplica aceste cunoștințe pentru a calcula valoarea de business a unui model antrenat pe setul de date privind rezervările hoteliere.
După ce ai detectat degradarea performanței modelului pentru rezervări hoteliere, vei învăța acum cum să identifici cauza problemei. În acest capitol vei fi introdus în metodele de detectare a driftului multivariat și univariat. Vei învăța, de asemenea, cum să identifici probleme de calitate a datelor și cum să rezolvi problemele detectate.
Exercițiul curent