W tym odcinku pokazujemy krok po kroku jak wytrenować model ML do klasyfikacji tekstu, konkretnie analizy sentymentu - ale to nie wszystko! Pokazujemy przede wszystkim realny sposób pracy nad modelem i że czasem 90% accuracy to za mało dla biznesu - dlaczego? No właśnie, zobaczcie sami! :)
Jeżeli chcesz rozwijać swoje skille Machine Learningowe 🏋️ - zapisz się koniecznie na nasz newsletter na ml-workout.pl
Będziemy przesyłać Ci ciekawe zadania do wykonania, z obszarów MLOps i Machine Learning, z którymi można spotkać na co dzień w pracy!
Wojtek Mikołajczyk
LinkedIn: / wojciech-mikolajczyk
Blog: womiko.me
Marcin Zabłocki
LinkedIn: / marrrcin
Blog: zablo.net/
Montaż intro: BLURR Videos @blurr.videos
Timestamps:
0:00 - Intro
0:55 - Pobranie datasetu
2:05 - Środowisko wirtualne + instalacja
2:22 - Wczytanie datasetu
3:05 - Podział zbioru danych
3:55 - Implementacja modelu
5:05 - Trenowanie i ewaluacja modelu
5:55 - Analiza wyników modelu
6:19 - Model na produkcji - i feedback od biznesu
7:03 - Analiza metryk
9:10 - Poprawianie wyników modelu
11:25 - Ustawianie thresholdu
14:14 - Wykorzystanie MLflw do parameter tuningu
18:54 - Analiza metryk w MLflow
23:40 - Jak rozmawiać z biznesem (metryki, tradeoff)
24:46 - Podsumowanie i wnioski
25:37 - Quiz (odpowiedzi piszcie w komentarzach!)
25:55 - Zakończenie
15 июн 2024
