2. modulis — 4. nodarbība: Problēmu risināšana ar mašīnmācīšanās modeļiem (2. daļa)

Šajā nodarbībā dalībnieki turpinās pielietot MI projekta dzīves ciklu. Viņi sāks apmācīt mašīnmācīšanās modeli, lai atrisinātu izvēlētu problēmu, un to testēs. Viņi pārbaudīs saistību starp ticamības rādītājiem, ticamības sliekšņiem un precizitāti mašīnmācīšanās modeļa prognozēs. Visbeidzot, viņi mērīs savu mašīnmācīšanās (ML) modeļu precizitāti.

Mācību mērķi

  • Pielietojiet “apmācības” un “testēšanas” posmus reālam mašīnmācīšanās projektam
  • Aprakstiet, kas ir ticamības slieksnis un kāpēc tas tiek izmantots
  • Demonstrējiet, kā tiek mērīta mašīnmācīšanās modeļa precizitāte

Galvenie termini

Uzticamības rādītājs, Uzticamības slieksnis, Precizitāte

Nodarbības struktūra

  • 1. aktivitāte: Projekta dzīves cikla posmi
  • 2. aktivitāte: Apmāciet savu modeli
  • 3. aktivitāte: Ticamības sliekšņi un precizitāte
  • 4. aktivitāte: Pārbaudiet savu modeli
  • Pēc izvēles: Praktiski piemēri

Nodarbības resursu lejupielāde

Lai lejupielādētu nodarbības plānu, prezentāciju un aktivitātes, vispirms piesakieties Raspberry Pi Foundation kontā vai izveidojiet bezmaksas kontu.
Pēc tam jums būs jāatbild uz dažiem jautājumiem par to, kā izmantosiet šos resursus.