Testowanie oparte na rozwoju dla uczenia maszynowego

Wiele modeli uczenia maszynowego zawodzi w produkcji nie z powodu złej matematyki, ale z powodu kruchego, niesprawdzonego kodu oprogramowania. Przekształcenie eksperymentów z uczeniem maszynowym w solidne, gotowe do wdrożenia aplikacje wymaga systematycznego podejścia do jakości oprogramowania. W tym kursie dowiesz się, jak zastosować zasady Test-Driven Development (TDD) specjalnie do przepływów pracy uczenia maszynowego. Przejdziesz od pisania eksperymentalnych notebooków do budowania czystych, modułowych i w pełni przetestowanych potoków uczenia maszynowego, które działają niezawodnie w środowiskach produkcyjnych. Co się nauczysz: Poznaj podstawowe zasady rozwoju opartego na testach i ich zastosowanie w nauce o danych; Napisz solidne testy jednostkowe do wstępnego przetwarzania danych i inżynierii funkcji za pomocą pytest; Wdrożyć kontrole walidacji danych, aby wcześnie wychwycić zmiany schematu i dryf danych; Mock zewnętrzne zależności, aby zapewnić szybkie, izolowane i powtarzalne tesy Skonfiguruj podstawowe zautomatyzowane procesy testowe, aby stale sprawdzać poprawność modeli; Zaprojektuj modułowy kod uczenia maszynowego, który jest łatwy w utrzymaniu i refaktoryzacji. Ten kurs zaczyna się od podstawowych koncepcji testowania oprogramowania i terminologii TDD, a następnie krok po kroku przeprowadza Cię przez testowe potoki danych, funkcje szkolenia modelu i kod wdrażania. Jest przeznaczony dla początkujących inżynierów uczenia maszynowego, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą poprawić swoje umiejętności inżynierii oprogramowania, bez wcześniejszego doświadczenia w testowaniu. Zacznij pisać niezawodny kod uczenia maszynowego już dziś.