October 2020
Intermediate to advanced
276 pages
7h 44m
French
La recherche, l’entraînement et l’évaluation des modèles étant un processus long, aller dans la mauvaise direction peut s’avérer très coûteux en matière de ML. C’est pourquoi ce livre se concentre sur la réduction des risques et sur l’identification de la plus haute priorité sur laquelle travailler.
Alors que la première partie était axée sur la planification afin de maximiser notre vitesse et nos chances de succès, ce chapitre se penchera sur les questions d’implémentation. Comme l’illustre la Figure II.1, en ML comme dans la plupart des domaines du génie logiciel, il faut parvenir à un produit minimum viable (MVP) le plus rapidement possible. C’est précisément ce que nous allons aborder ici : la manière ...
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