W budowie
ML Evaluation & Benchmark Sprint
Mierz, wdrażaj, iteruj
Ustal kryteria jakości przed eksperymentami, porównuj benchmarki i wdrażaj kolejne ulepszenia na podstawie dowodów.
Prowadzi THE AI_LABS
249 zł planowana cena, jednorazowo
Materiał jest w budowie. Zostaw e-mail, damy znać, gdy będzie gotowy.
O materiale
Idealny model za pół roku może być mniej wartościowy niż wystarczająco dobry model wdrożony dziś. Naucz się ustalać kryteria jakości przed rozpoczęciem eksperymentów, porównywać benchmarki i wdrażać kolejne ulepszenia na podstawie dowodów.
Dzięki AI możesz przyspieszyć przygotowanie testów oraz analizę wyników. Nadal jednak potrzebujesz jasnych metryk, właściwej walidacji i zasad podejmowania decyzji.
Czego się nauczysz
Ustalać metryki i próg akceptacji przed trenowaniem modelu.
Porównywać baseline z kolejnymi wariantami w powtarzalny sposób.
Weryfikować jakość, koszt i potencjalną wartość modelu po wdrożeniu.
Program materiału
1 Kiedy model jest wystarczająco dobry 5 min
2 Metryki i próg akceptacji 8 min
3 Benchmark i poprawna walidacja 10 min
4 Przygotowanie porównań z pomocą AI 8 min
5 Decyzja: wdrożyć, poprawić czy wycofać 8 min
6 Monitoring oraz cykl kolejnych iteracji 6 min
Łącznie 45 min
Dla kogo jest ten materiał
Data Scientistów porównujących modele i eksperymenty.
ML Engineerów odpowiedzialnych za jakość rozwiązań produkcyjnych.
Liderów, którzy chcą połączyć metryki techniczne z wartością biznesową.
Co dostajesz
- Nagranie HD
- Szablon benchmarku i raportu ewaluacyjnego
- Checklistę jakości przed wdrożeniem
- Szablon porównania modelu z baseline’em i procedury kolejnej iteracji
- Materiały do pobrania i certyfikat ukończenia
Materiał jest w budowie, zakres może się jeszcze zmienić.