สรุปบทเรียน

Machine Learning แบบ End-to-End

Joshua Stapleton

Machine Learning Engineer

เส้นทางที่ผ่านมา

สร้าง ML pipeline ครบวงจร:

  • การกำหนดปัญหา
  • การทำความสะอาดข้อมูล
  • Feature engineering และการคัดเลือก feature
  • การฝึกและประเมินโมเดล
  • การ deploy โมเดลด้วย TDD และ CI/CD
  • การติดตามโมเดล
  • Feedback loop

วงจรชีวิต ML แบบครบถ้วน

Machine Learning แบบ End-to-End

ถัดไปคืออะไร?

เครื่องหมายคำถามขนาดใหญ่

Machine Learning แบบ End-to-End

ยังมีอีกมากที่ต้องทำ!

  • วงจรชีวิต ML ไม่ใช่งานที่ทำครั้งเดียวแล้วจบ
    • เป็นกระบวนการวนซ้ำที่พัฒนาได้เรื่อย ๆ
    • พัฒนาต่อไปไม่หยุด!
Machine Learning แบบ End-to-End

มาฝึกกันเถอะ!

Machine Learning แบบ End-to-End

Preparing Video For Download...