In this short course, you’ll learn how to train and evaluate machine learning models with confidence. You’ll explore how mini-batch training and learning-rate schedulers shape convergence, how to read loss curves and logs to diagnose issues, and how class-imbalance techniques affect F1 scores. Through hands-on PyTorch practice, you’ll train models, investigate instability, and compare weighting and SMOTE. By the end, you’ll understand how to guide models toward stable, reliable performance.
Model Training & Evaluation
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Model Training & Evaluation
Ce cours fait partie de Spécialisation "Train, Tune, & Ship: End-to-End Machine Learning Engineering"
Instructeur : ansrsource instructors
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
3 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Statistical Machine Learning
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Model Optimization
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
février 2026
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Train, Tune, & Ship: End-to-End Machine Learning Engineering"
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Statut : Essai gratuit
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