Wie man maschinelle Lernexperimente effektiv durchführt. Allgemeiner Prozess der Arbeit an einem ML / DL-Projekt

Die Wirksamkeit von Experimenten basiert auf der organisatorischen und technischen Seite der Arbeit. Anfänger, die sich mit neuronalen Netzen und Zugmodellen beschäftigen, machen ziemlich häufig Fehler. Wenn sie sich beispielsweise mit dem Aufzählen und Optimieren von Modellen für maschinelles Lernen beschäftigen, verpassen sie die wichtigste Phase der Datenaufbereitung, denken nicht darüber nach, wie Experimente reproduzierbar gemacht werden können, und die Programmierphase ist schnell. Lassen Sie uns darüber sprechen - wie man effektiv mit neuronalen Netzen experimentiert.





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