Une boîte à outils complète de prompts conçue pour vous guider à travers les étapes avancées du développement de modèles d'apprentissage automatique, de la sélection et l'ajustement à l'ingénierie des caractéristiques et au déploiement.
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Générer un plan complet pour l'ingénierie des caractéristiques, décrivant les étapes pour transformer les données brutes en caractéristiques optimales pour les modèles d'apprentissage automatique.
Recommander et justifier le modèle d'apprentissage automatique optimal pour un ensemble de données et un problème donnés, en tenant compte de diverses contraintes et métriques de performance.
Élaborer un plan complet pour le déploiement d'un modèle d'apprentissage automatique en environnement de production, incluant les tests, l'infrastructure et la surveillance.
Formuler une stratégie détaillée d'optimisation des hyperparamètres pour améliorer efficacement les performances des modèles d'apprentissage automatique.
