ควรติดตามข้อมูลอะไรบ้าง?

ในบทเรียนที่ผ่านมา คุณได้เรียนรู้เกี่ยวกับตัวเลือกและความเป็นไปได้ต่าง ๆ ในการสร้าง ML pipeline ซึ่งครอบคลุมถึงการประมวลผลข้อมูล อัลกอริทึม การประเมินผล และพารามิเตอร์ทั่วไป ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะนำความรู้ที่ได้มาประยุกต์ใช้ โดยเลือกตัวเลือกที่สำคัญและควรติดตามเมื่อรันการทดลอง ML

เป้าหมายของแบบฝึกหัดนี้คือช่วยให้เข้าใจถึงความสำคัญของการเลือกและติดตามตัวเลือกหลักอย่างรอบคอบในการสร้างและรัน ML pipeline การระบุและติดตามตัวเลือกเหล่านี้จะช่วยให้ประเมินและเปรียบเทียบ pipeline ต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัดสินใจได้ว่าควรใช้ pipeline ใด และปรับแต่งโมเดล ML เพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น

เพื่อให้ทำแบบฝึกหัดนี้สำเร็จ ให้พิจารณาตัวเลือกต่าง ๆ ที่นำเสนออย่างรอบคอบ แล้วเลือกตัวเลือกที่เกี่ยวข้องและสำคัญที่สุดสำหรับการติดตามในการทดลอง ML ของคุณ