))
Google's 43 Rules for Machine Learning
Fetch error
Hmmm there seems to be a problem fetching this series right now.
Last successful fetch was on November 09, 2024 13:09 (
What now? This series will be checked again in the next day. If you believe it should be working, please verify the publisher's feed link below is valid and includes actual episode links. You can contact support to request the feed be immediately fetched.
Manage episode 447887244 series 3605861
เนื้อหาจัดทำโดย Brian Carter เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก Brian Carter หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
This document provides a comprehensive set of rules for building and deploying machine learning systems, focusing on best practices gleaned from Google’s extensive experience. The document is divided into sections that cover the key stages of the machine learning process, including launching a product without ML, designing and implementing metrics, creating a first pipeline, feature engineering, human analysis, and addressing the challenges of training-serving skew. The rules cover a wide range of topics, from choosing the right objective function to detecting silent failures, and from creating human-understandable features to avoiding feedback loops. The document also offers guidance for navigating the transition from simple to more complex models as a system matures and performance plateaus.
Go deeper here: https://developers.google.com/machine-learning/guides/rules-of-ml
71 ตอน
แบ่งปัน
