Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow

Dodatek B Lista kontrolna projektu uczenia maszynowego

Poniższa lista stanowi pomoc podczas tworzenia projektów uczenia maszynowego. Na proces ten składa się osiem etapów:

1. Określenie problemu i przeanalizowanie go w szerszej perspektywie.
2. Pozyskanie danych.
3. Analiza danych w celu wykrycia dodatkowych informacji.
4. Przygotowanie danych w sposób uwidaczniający wzorce wykorzystywane przez algorytmy uczenia maszynowego.
5. Sprawdzenie wielu modeli i stworzenie krótkiej listy najwydajniejszych z nich.
6. Dostrojenie modeli i połączenie ich w zespoły uzyskujące jeszcze lepsze wyniki.
7. Zaprezentowanie rozwiązania.
8. Uruchomienie, monitorowanie i utrzymywanie systemu.

Oczywiście, każdą listę należy dowolnie dostosowywać do potrzeb danego projektu.

Określenie ...