Kuidas saavad kasutajad oma mudelit juurutada ja AutoML-i tabelites ennustusi saada?
Mudeli juurutamiseks ja prognooside saamiseks AutoML-i tabelites saavad kasutajad järgida süstemaatilist protsessi, mis hõlmab mitut etappi. AutoML-tabelid on Google Cloud Machine Learningi pakutav võimas tööriist, mis lihtsustab masinõppemudelite loomist ja juurutamist. See võimaldab kasutajatel koolitada mudeleid struktureeritud andmete põhjal, ilma et oleks vaja ulatuslikku
Millised võimalused on AutoML-i tabelites koolituseelarve määramiseks saadaval?
Koolituse eelarve määramine AutoML-i tabelites hõlmab mitmeid valikuid, mis võimaldavad kasutajatel kontrollida koolitusprotsessile eraldatud ressursside hulka. Need valikud on loodud mudeli jõudluse ja kulude vahelise kompromissi optimeerimiseks, võimaldades kasutajatel saavutada oma eelarvepiirangute piires soovitud täpsuse. Esimene võimalus, mis on saadaval
Millist teavet pakub vahekaart Analüüsi AutoML-i tabelites?
AutoML-i tabelite vahekaart Analüüsi pakub koolitatud masinõppemudeli kohta mitmesugust olulist teavet ja teadmisi. See pakub laiaulatuslikku tööriistade ja visualiseeringute komplekti, mis võimaldavad kasutajatel mõista mudeli toimivust, hinnata selle tõhusust ja saada väärtuslikku teavet aluseks olevate andmete kohta. Üks peamisi teavet, mis on saadaval
Kuidas saavad kasutajad oma treeningandmeid AutoML-i tabelitesse importida?
Treeninguandmete importimiseks AutoML-i tabelitesse saavad kasutajad järgida mitmeid samme, mis hõlmavad andmete ettevalmistamist, andmekogumi loomist ja andmete üleslaadimist teenusesse AutoML Tables. AutoML Tables on Google Cloudi pakutav masinõppeteenus, mis võimaldab kasutajatel luua ja juurutada kohandatud masinõppemudeleid ilma
Millised on erinevad andmetüübid, mida AutoML-tabelid saavad käsitleda?
AutoML Tables on Google Cloudi võimas masinõppetööriist, mis võimaldab kasutajatel luua ja juurutada masinõppemudeleid, ilma et oleks vaja ulatuslikke programmeerimis- või andmeteadusteadmisi. See automatiseerib funktsioonide kavandamise, mudeli valimise, hüperparameetrite häälestamise ja mudeli hindamise protsessi, muutes selle kättesaadavaks erineva tasemega kasutajatele.