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फ़ोल्डर चुनें और संपादन से पहले सहायक से संबंधित फ़ाइलें पढ़ने को कहें। काम का उद्देश्य और सीमाएँ बताएँ।
कार्यप्रवाह
कोडिंग कार्यप्रवाह · मशीन लर्निंग डेटा विभाजन
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कार्यप्रवाह
ML डेटा उस इकाई से बाँटें जो सेटों के बीच लीक हो सकती है। हर समूह एक तरफ रखें और प्रीप्रोसेसिंग केवल ट्रेनिंग डेटा पर फ़िट करें।
प्रोजेक्ट फ़ोल्डर खोलें
संगत endpoint चुनें। उपलब्ध उपकरण और उत्तरों की गुणवत्ता चुने गए मॉडल तथा सर्वर पर निर्भर करती है।
मॉडल जोड़ें और जाँचें
बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।
बदलाव देखें और परीक्षण चलाएँ
वास्तविक व्यवहार की अपेक्षित परिणाम से तुलना करें। जाँच असफल हो तो अगले बदलाव से पहले कारण समझें।
मशीन लर्निंग डेटा विभाजन
कार्यप्रवाह
train_groups, test_groups = split_groups(group_ids)
assert not set(train_groups) & set(test_groups)
train = rows_in_groups(data, train_groups)
test = rows_in_groups(data, test_groups)लागू करने से पहले समीक्षा करें. बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।