Selezione del Modello ML per la Progettazione di Sistemi

Orientarsi nel vasto panorama dei modelli di machine learning per scegliere quello ottimale per un sistema specifico può essere impegnativo. Questo corso fornisce un quadro fondamentale e strutturato per valutare e selezionare sistematicamente i modelli di machine learning, assicurando che si allineino ai requisiti e ai vincoli del sistema. Imparerai a prendere decisioni informate che bilancino accuratezza, efficienza e utilizzo delle risorse. Cosa imparerai: * Comprendere i tipi fondamentali di modelli di machine learning e le loro caratteristiche intrinseche * Applicare un quadro strutturato per valutare sistematicamente i potenziali modelli candidati * Analizzare le metriche chiave delle prestazioni del modello e i loro compromessi per diversi obiettivi aziendali * Valutare i requisiti non funzionali come latenza, throughput e costo computazionale * Considerare i requisiti dei dati, le implicazioni etiche e l'equità nelle decisioni di selezione del modello * Esplorare le considerazioni di base per l'implementazione e il monitoraggio del modello all'interno di un contesto MLOps Il corso inizia stabilendo i concetti fondamentali dei modelli di machine learning e i principi di progettazione dei sistemi, per poi progredire attraverso tecniche di valutazione pratiche e criteri decisionali. Questo corso è progettato per i principianti interessati all'ingegneria del machine learning, alla data science o alla progettazione di sistemi, senza che sia richiesta alcuna esperienza precedente nella progettazione di sistemi ML. Inizia oggi a costruire la tua esperienza nella progettazione di sistemi robusti ed efficienti basati su ML.