Sviluppo Guidato dai Test per il Machine Learning

Molti modelli di machine learning falliscono in produzione non a causa di cattiva matematica, ma a causa di codice software fragile e non testato. La transizione dei tuoi esperimenti di machine learning in applicazioni robuste e distribuibili richiede un approccio sistematico alla qualità del software. In questo corso, imparerai come applicare i principi del Test-Driven Development (TDD) specificamente ai flussi di lavoro di machine learning. Passerete dalla scrittura di notebook sperimentali alla costruzione di pipeline di machine learning pulite, modulari e completamente testate che funzionano in modo affidabile negli ambienti di produzione. Cosa imparerai: Apprendere i principi fondamentali del Test-Driven Development e come si applicano alla scienza dei dati; Scrivere test unitari robusti per la pre-elaborazione dei dati e l'ingegneria delle feature usando pytest; Implementare controlli di validazione dei dati per rilevare precocemente i cambiamenti di schema e il data drift; Simulare dipendenze esterne per garantire un'esecuzione dei test rapida, isolata e ripetibile; Impostare flussi di lavoro di test automatizzati di base per convalidare continuamente i tuoi modelli; Progettare codice di machine learning modulare facile da mantenere e refactoring. Questo corso inizia con concetti fondamentali di test del software e terminologia TDD, quindi ti guida passo dopo passo attraverso il test di pipeline di dati, funzioni di addestramento del modello e codice di deployment. È progettato per ingegneri di machine learning principianti, data scientist e sviluppatori che desiderano migliorare le proprie competenze di ingegneria del software, senza alcuna esperienza di test precedente richiesta. Inizia oggi stesso a scrivere codice di machine learning affidabile.