Makine Öğrenmesi için Test Yönelimli Geliştirme

Birçok makine öğrenimi modeli, kötü matematikten değil, kırılgan, test edilmemiş yazılım kodundan dolayı üretimde başarısız olur. Makine öğrenimi deneylerinizi sağlam, dağıtılabilir uygulamalara dönüştürmek için yazılım kalitesine sistematik bir yaklaşım gerektirir. Bu derste, Test-Driven Development (TDD) ilkelerini özellikle makine öğrenimi çalışma akışlarına nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz. Deneysel not defteri yazmaktan, üretim ortamlarında güvenilir bir şekilde çalışan temiz, modüllü ve tamamen test edilmiş makine öğrenimi boru hatları inşa etmeye geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksiniz: Test-Driven Development'ın temel ilkelerini ve veri bilimine nasıl uygulandığını öğrenin; Pytest kullanarak veri öncesi işleme ve özellik mühendisliği için sağlam birim testler yazın; Schema değişikliklerini ve veri sürüklenmesini erken yakalamak için veri doğrulama kontrollerini uygulayın; Hızlı, izole ve tekrarlanabilir testleri sağlamak için dış bağımlılıkları taklit edin Modellerinizi sürekli olarak doğrulamak için temel otomatik test çalışma akışlarını ayarlayın; Bakım ve refactoring için kolay olan modül makine öğrenme kodunu tasarlayın. Bu kurs temel yazılım test kavramları ve TDD terminolojisiyle başlar, ardından test veri boru hatları, model eğitim fonksiyonları ve dağıtım kodu üzerinden adım adım yönlendirir. Başlangıç makine öğrenimi mühendisleri, veri bilimcileri ve yazılım mühendisliği becerilerini geliştirmek isteyen geliştiriciler için tasarlanmıştır, önceden test deneyimi gerekmez. Bugün güvenilir makine öğrenimi kodu yazmaya başlayın.