Machine Learning – Perfeição sempre começa com erros

O que os cientistas de dados aspirantes precisam saber para evitar erros comuns de ML

Semi Koen Blocked Desbloquear Seguir Seguindo 11 de janeiro Foto de chuttersnap em Unsplash

Há muitos artigos que explicam os erros comuns que os novos cientistas de dados cometem, concentrando-se principalmente em práticas, mas não no próprio processo de Aprendizado de Máquina (ML).

Este artigo vai cobrir apenas isso:

Que tipo de erros um cientista de dados pode fazer no pipeline do ML e algumas maneiras de resolvê-los…

Revisão

Antes de começarmos, certifique-se de entender as etapas do pipeline do ML:

Ainda não há outro artigo sobre Machine Learning!
Você pode se envolver em uma conversa com seu chefe e simplesmente explicar o básico do Aprendizado de Máquina? Agora você pode… paradatascience.com

Especialmente, tenha em mente o diagrama de pipeline do ML, já que vamos fazer referências aos passos individuais:

Pipeline ML