Metriche di valutazione personalizzate in TensorFlow per una migliore selezione dei modelli โ€” LearnFlat
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Metriche di valutazione personalizzate in TensorFlow per una migliore selezione dei modelli

Scopri come scrivere e integrare metriche personalizzate come F1-Score e False Positive Rate in TensorFlow per valutare e selezionare i migliori modelli di reti neurali.

  • ๐Ÿ’ฌ Istruttore IA
    Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
  • ๐Ÿ• Inizia quando vuoi
    Niente orari nรฉ scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
  • ๐ŸŒ In italiano
    Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.

Informazioni sul corso

Per creare modelli di machine learning affidabili, รจ necessario valutarli utilizzando metriche personalizzate in base agli obiettivi tecnici e di business specifici, come la precisione, la precisiona, la coerenza e la validitร . Questo corso di solo testo ti insegna come progettare, implementare e monitorare metriche di valutazione personalizzate all'interno dei tuoi flussi di lavoro di machine learning. Inizierai padroneggiando i concetti matematici fondamentali della valutazione dei modelli prima di scrivere qualsiasi codice, e poi imparerai a creare classi di metriche personalizzate in TensorFlow, a integrarle senza problemi nei tuoi cicli di addestramento dei modelle a utilizzarle per guidare il processo di selezione dei modell. Cosa imparerai: - Comprendere i fondamenti matematici di precisione, richiamo, punteggio F1 e tassi di falsi positivi. - Crea classi di metrica personalizzate in TensorFlow sottoclassificando i componenti di metrico di base. - Integrare le metriche di valutazione personalizzate nei flussi di lavoro di compilazione e formazione del modello standard. - Monitorare e analizzare le metriche personalizzate durante l'allenamento per evitare overfitting e bias. - Applicare metriche personalizzate per valutare modelli perceptron multi-layer su dataset sbilanciati. Questo corso inizia con le definizioni fondamentali della teoria della valutazione del modello prima di passare a pratiche di implementazione passo-passo.Leggerai spiegazioni chiare e analizzerai esempi di codice strutturato progettati per rendere intuitivo lo sviluppo di metriche personalizzate. Questo corso รจ progettato per principianti e data scientist di livello intermedio e appassionati di apprendimento automatico che hanno una conoscenza di base di Python e reti neurali.Non รจ richiesta alcuna esperienza precedente con lo sviluppo personalizzato di TensorFlow. Inizia a imparare oggi stesso per ottenere un controllo preciso su come vengono valutate le tue reti neurali.

Cosa otterrai

  • ๐Ÿ“œ Certificato di completamento
    Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
  • ๐Ÿ’ฌ Tutor AI personale
    Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
  • ๐ŸŽง Versione audio inclusa
    Impara ovunque, senza schermo
  • โ™พ๏ธ Accesso a vita
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  • ๐Ÿ“ฑ Telefono o computer
    Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
  • ๐Ÿ’ธ Rimborso entro 14 giorni
    Senza domande
  • โšก Breve e mirato
    2 h 48 min di contenuto pratico

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Domande frequenti

Cosa serve per seguire questo corso? +

Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.

Come si paga? +

Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta โ€” Stripe li gestisce in sicurezza.

Posso ottenere un rimborso? +

Sรฌ โ€” rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.

Per quanto tempo avrรฒ accesso? +

Per sempre. Una volta acquistato, il corso รจ tuo e puoi rivederlo quando vuoi.

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Sรฌ. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.

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