אַנטדעקן יקערדיק עוואַלואַטיאָן מעטריקס
אין די דינאַמיש וועלט פון מאַשין לערנען, אַקיעראַטלי יוואַליוייטינג די פאָרשטעלונג פון אַ מאָדעל איז קריטיש. דער טריינינג ינטראַדוסיז איר צו יקערדיק עוואַלואַטיאָן מעטריקס. א פונדאַמענטאַל עלעמענט צו ריכטער די יפעקטיוונאַס פון אַ ML מאָדעל. איר וועט זיין גיידיד דורך די נואַנסיז פון פאַרשידענע מעטריקס, אַזאַ ווי פּינטלעכקייַט, סענסיטיוויטי און ספּעציפֿישקייט, וואָס שפּילן אַ וויטאַל ראָלע אין דיטערמאַנינג די קוואַליטעט פון אַ מאָדעל.
ווען איר פּראָגרעס, איר וועט לערנען צו קריטיקאַלי טייַטשן די מעטריקס, אַזוי איר קענען מאַכן ינפאָרמד און פּינטלעך אַסעסמאַנץ. די בקיעס איז ספּעציעל ווערטפול אין די פאַכמאַן סעקטאָר, ווו דיסיזשאַנז באזירט אויף פאַרלאָזלעך דאַטן קענען האָבן אַ באַטייטיק פּראַל אויף די הצלחה פון אַ געשעפט.
אַדדיטיאָנאַללי, די טריינינג עמפאַסייזיז די וויכטיקייט פון קרייַז-וואַלאַדיישאַן, אַ טעכניק וואָס העלפּס צו ענשור דיין מאָדעל איז געזונט און קענען צו דזשענערייט צו נייַע דאַטן. איר וועט אויך זיין באַקענענ מיט מעטהאָדס פֿאַר דילינג מיט ימבאַלאַנסט דאַטאַסעץ, אַ פּראָסט אַרויסרופן אין די פעלד פון מאַשין לערנען.
דיפּאַנינג פון וואַלאַדיישאַן טעקניקס
איר וועט אויך ונטערטוקנ זיך אין אַוואַנסירטע מאַשינערי לערנען מאָדעל וואַלאַדיישאַן טעקניקס. ספּעציעלע טראָפּ איז געשטעלט אויף קרייַז-וואַלאַדיישאַן, אַ מעטאָד וואָס אַססעסס די פיייקייַט פון אַ מאָדעל צו גענעראַליזירן, ניצן פאַרשידענע פּאַרטישאַנז פון דאַטן פֿאַר טריינינג און טעסטינג. דעם טעכניק איז יקערדיק צו ויסמיידן אָוווערפיטטינג און צו ענשור אַז דיין מאָדעל איז געזונט און פאַרלאָזלעך.
איר וועט אויך זיין באַקענענ מיט קאַנסעפּס אַזאַ ווי די ROC ויסבייג און שטח אונטער די ויסבייג (AUC), ווערטפול מכשירים פֿאַר יוואַליוייטינג די פאָרשטעלונג פון קלאַסאַפאַקיישאַן מאָדעלס. די קאַנסעפּס וועט העלפֿן איר פֿאַרשטיין מער דיפּלי ווי צו אַססעסס די קוואַליטעט און רילייאַבילאַטי פון אַ מאָדעל, פּראַוויידינג אַ נואַנסט אַנאַליסיס פון מאָדעל פאָרשטעלונג.
אַדדיטיאָנאַללי, די טריינינג פירן איר דורך די פּראַקטיש סטעפּס צו ינסטרומענט די אַסעסמאַנט טעקניקס, און איר צושטעלן פאַקטיש ביישפילן און פאַל שטודיום צו אילוסטרירן טעאָרעטיש קאַנסעפּס. דער האַנטיק צוגאַנג וועט העלפֿן איר באַקומען בטחון און באַהאַוונטקייַט אין יוואַליוייטינג ML מאָדעלס.
ניצן עס אין פיר: אַנאַליסיס און ינטערפּריטיישאַן פון רעזולטאַטן
טראָפּ איז געשטעלט אויף פּאַטינג די וויסן קונה אין פיר. איר וועט לערנען ווי צו פונאַנדערקלייַבן און טייַטשן די רעזולטאטן פון מאַשין לערנען מאָדעל יוואַליויישאַנז, אַ קריטיש בקיעס פֿאַר יעדער פאַכמאַן אַספּיירינג צו יקסעל אין דעם פעלד.
איר וועט זיין גיידיד דורך דעם פּראָצעס פון אַנאַלייזינג די רעזולטאַטן, לערנען צו ידענטיפיצירן די סטרענגקטס און וויקנאַסאַז פון אַ מאָדעל. דער קריטיש אַנאַליסיס וועט לאָזן איר צו מאַכן ינפאָרמד רעקאַמאַנדיישאַנז פֿאַר מאָדעל ימפּרווומאַנץ, העלפּינג צו אַפּטאַמייז פאָרשטעלונג און דערגרייכן די סטראַטידזשיק גאָולז פון דיין אָרגאַניזאַציע.
איר וועט לערנען ווי צו פאָרשטעלן דיין פיינדינגז אין אַ קלאָר און קאַמפּעלינג וועג, פאַסילאַטייטינג זאָגן-באזירט באַשלוס-מאכן אין דיין אָרגאַניזאַציע.
דורך מאַסטערינג די סקילז, איר וועט קענען צו מאַכן אַ באַטייטיק צושטייַער צו די פעלד פון מאַשין לערנען, העלפּינג אָרגאַנאַזיישאַנז אַפּטאַמייז זייער מאָדעלס און דערגרייכן זייער אמביציעס אין אַ טאָמיד טשאַנגינג טעקנאַלאַדזשיקאַל וועלט.
