Навіщо документувати методи розмітки?

Вам доручили підготувати документацію для процесу тренування моделі. У межах цієї документації ви помічаєте, що дані, з яких ви спочатку починали, не мають коректних міток, і ви не можете з'ясувати, як так сталося, адже жодної документації немає. Відверто кажучи, вам пощастило взагалі це помітити!

Щоб виправити ситуацію, ви збираєте команду фахівців із глибокими предметними знаннями, щоб створити коректну цільову змінну для задачі з учителем. Ви розумієте, що важливо задокументувати цей процес, аби інші знали, як саме були створені мітки, і могли за потреби їх розкритикувати.

Ви описуєте, як саме отримали мітки, але відчуваєте, що була ще одна причина все це записати. Яка ще причина документувати методи розмітки даних для задачі з учителем?

Ця вправа є частиною курсу

Розроблення моделей машинного навчання для продакшну

Переглянути курс

Практична інтерактивна вправа

Перетворіть теорію на практику за допомогою однієї з наших інтерактивних вправ

Почати вправу

Ця вправа є частиною курсу

Розроблення моделей машинного навчання для продакшну

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Почніть курс безкоштовно

У цьому розділі ви отримаєте навички та знання, потрібні, щоб перевести моделі машинного навчання зі стадії досліджень і розробки до продакшн-середовища. Ви дізнаєтеся, як перейти від дослідницького прототипу до надійної, масштабованої та зручної в підтримці системи.

Exercise 1: Перехід до мислення MLOps Exercise 2: Що є ключовим аспектом MLOps?Exercise 3: Що таке технічний борг?Exercise 4: Написання підтримуваного коду ML Exercise 5: Контроль версій Exercise 6: Організація коду Exercise 7: Як писати ефективну документацію для ML Exercise 8: Навіщо документувати методи розмітки?

Поточна вправа

Exercise 9: Найкращі практики MLOps

У цьому розділі ви дізнаєтеся про важливість відтворюваності в машинному навчанні та як забезпечити, щоб ваші моделі залишалися відтворюваними й надійними з часом. Ви розглянете різні методи та найкращі практики, які допоможуть гарантувати відтворюваність ваших моделей.

Exercise 1: Проєктування відтворюваних експериментів Exercise 2: Відтворюваність у ML Exercise 3: Визначення ключових аспектів відтворюваності та надійності Exercise 4: Сортування елементів надійності Exercise 5: Класифікація аспектів відтворюваності та практик документування Exercise 6: Інженерія ознак Exercise 7: Класифікація цілей і технік створення ознак Exercise 8: Визначення методів обробки та трансформації даних Exercise 9: Відбір ознак Exercise 10: Керування версіями даних і моделей Exercise 11: Сховище моделей Exercise 12: Версіонування тренувальних даних Exercise 13: Забезпечення відтворюваності

У розділі 3 ви розглянете різні виклики, пов'язані з розгортанням моделей машинного навчання в продакшн-середовищах. Ви дізнаєтеся про підходи до розгортання ML-моделей у продакшні та стратегії моніторингу й підтримки ML-моделей у продакшні.

Exercise 1: Пакування ML‑моделей Exercise 2: Мета серіалізації та контейнеризації Exercise 3: Порядок пакування моделі Exercise 4: Масштабованість Exercise 5: Масштабування Exercise 6: Складність моделі Exercise 7: Категоризація технік масштабування Exercise 8: Автоматизація Exercise 9: Переваги безперервного доставляння Exercise 10: Кроки CI/CD Exercise 11: Виведення ML-моделей у продакшен

У фінальному розділі ви вивчите різні способи тестування пайплайнів машинного навчання та перевірки, що вони працюють як очікується. Ви з'ясуєте важливість тестування ML-пайплайнів і ознайомитеся з методами тестування та валідації ML-пайплайнів.

Exercise 1: Надійність моделі Exercise 2: Класифікація стратегій тестування для готовності ML-конвеєра та його застарівання Exercise 3: Боротьба із застаріванням моделей у конвеєрах машинного навчання Exercise 4: Тестування даних Exercise 5: Вибір правильного тесту Exercise 6: Перевірка на узгодженість Exercise 7: Тестування моделей Exercise 8: Прогнозування довічної цінності клієнта Exercise 9: Класифікація справедливості Exercise 10: Тестування конвеєрів машинного навчання Exercise 11: Вітаємо!