Valutazione di Modelli di Machine Learning con TensorFlow Estimators

Costruire un modello di machine learning è solo metà della battaglia; sapere come misurarne accuratamente le prestazioni è ciò che lo rende utile in produzione. In questo corso basato su testo, imparerai come valutare sistematicamente i tuoi modelli di regressione e classificazione utilizzando TensorFlow, concentrandoti sugli strumenti di valutazione dell'API Estimator insieme al tracciamento delle metriche moderne. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di valutazione del modello e le metriche chiave di prestazione - Configurare i TensorFlow Estimators per eseguire routine di valutazione su dataset - Tracciare e analizzare le metriche di prestazione per rilevare overfitting e underfitting - Implementare funzioni di input per fornire dati di valutazione in modo pulito ai tuoi modelli - Confrontare i flussi di lavoro di valutazione di Estimator con le alternative moderne di valutazione Keras - Esercitarsi nell'analisi dei risultati di valutazione per apportare miglioramenti informati al modello Il corso inizia con la terminologia essenziale di valutazione e la configurazione di base prima di guidarti attraverso spiegazioni scritte delle metriche di valutazione e dei flussi di lavoro di tracciamento moderni. Questo corso è progettato per principianti nel machine learning e TensorFlow, senza precedente esperienza nella valutazione dei modelli, sebbene una conoscenza di base di Python sia utile. Inizia a leggere per padroneggiare l'arte di valutare e perfezionare i tuoi modelli TensorFlow oggi.