Testgetriebene Entwicklung für Machine Learning

Viele Machine-Learning-Modelle scheitern in der Produktion nicht an schlechter Mathematik, sondern an fragil, ungetestem Softwarecode. Die Umwandlung Ihrer Machine-Learning-Experimente in robuste, bereitstellungsfähige Anwendungen erfordert einen systematischen Ansatz für die Softwarequalität. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie die Prinzipien der testgetriebenen Entwicklung (TDD) speziell auf Machine-Learning-Workflows anwenden. Sie werden vom Schreiben experimenteller Notebooks zum Aufbau sauberer, modularer und vollständig getesteter Machine-Learning-Pipelines übergehen, die zuverlässig in Produktionsumgebungen laufen. Was Sie lernen: Lernen Sie die Grundprinzipien der testgetriebenen Entwicklung und wie sie auf die Datenwissenschaft anwendbar sind; Schreiben Sie robuste Unit-Tests für die Datenvorverarbeitung und das Feature-Engineering mit Pytest; Implementieren Sie Datenvalidierungsprüfungen, um Schemaänderungen und Datendrift frühzeitig zu erfassen; Mock externe Abhängigkeiten, um schnelle, isolierte und wiederholbare Tests zu gewährleisten Einrichten von automatisierten Test-Workflows zur kontinuierlichen Validierung Ihrer Modelle; Entwerfen von modularem Machine-Learning-Code, der einfach zu warten und zu refactoren ist. Dieser Kurs beginnt mit grundlegenden Softwaretestkonzepten und TDD-Terminologie und führt Sie dann Schritt für Schritt durch Testdaten-Pipelines, Modelltrainingsfunktionen und Bereitstellungscode. Es ist für Anfänger in der Entwicklung von Machine Learning, Data Scientists und Entwicklern gedacht, die ihre Software-Engineering-Fähigkeiten verbessern möchten, ohne dass vorherige Testerfahrung erforderlich ist. Schreiben Sie noch heute zuverlässigen Machine-Learning-Code.