Phát triển dựa trên kiểm thử cho học máyName

Nhiều mô hình học máy thất bại trong sản xuất không phải vì toán học tệ, mà do mã phần mềm dễ vỡ, chưa được kiểm tra. Chuyển đổi các thí nghiệm học máy của bạn thành các ứng dụng mạnh mẽ, triển khai đòi hỏi một cách tiếp cận có hệ thống với chất lượng phần mềm. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách áp dụng các nguyên tắc phát triển theo kiểm thử (TDD) cụ thể cho các luồng công việc học máy. Bạn sẽ chuyển từ viết các cuốn sổ tay thử nghiệm để xây dựng các đường ống học máy sạch, mô đun và được kiểm tra đầy đủ chạy đáng tin cậy trong môi trường sản xuất. Bạn sẽ học: Học các nguyên tắc cốt lõi của phát triển dựa trên kiểm thử và cách chúng áp dụng vào khoa học dữ liệu; Viết các kiểm tra đơn vị mạnh mẽ cho xử lý trước dữ kiện và kỹ thuật tính năng sử dụng pytest; Thực hiện kiểm duyệt xác thực dữ lượng để bắt đầu thay đổi sơ đồ và dữ lạc dữ khoản sớm; Mock phụ thuộc bên ngoài để đảm bảo kiểm định nhanh, cô lập và lặp lại thực hiện; Thiết lập các luồng công việc kiểm tra tự động cơ bản để xác minh các mô hình của bạn liên tục; Thi công mã học máy mô đun dễ dàng duy trì và tái tạo. Chương trình này bắt đầu với các khái niệm kiểm thử phần mềm cơ bản và thuật ngữ TDD, sau đó hướng dẫn bạn từng bước qua các đường ống dữ liệu kiểm tra, các chức năng huấn luyện mô hình và mã triển khai. Nó được thiết kế cho kỹ sư học máy mới bắt đầu, nhà khoa học dữ liệu, và nhà phát triển muốn cải thiện kỹ năng kỹ thuật phần mềm của họ, mà không cần kinh nghiệm kiểm thử trước đó. Bắt đầu viết mã học máy đáng tin cậy hôm nay.