چگونه کاربران می توانند مدل خود را مستقر کرده و در جداول AutoML پیش بینی کنند؟
برای استقرار یک مدل و به دست آوردن پیشبینیها در جداول AutoML، کاربران میتوانند یک فرآیند سیستماتیک را دنبال کنند که شامل چندین مرحله است. AutoML Tables یک ابزار قدرتمند ارائه شده توسط Google Cloud Machine Learning است که فرآیند ساخت و استقرار مدل های یادگیری ماشین را ساده می کند. کاربران را قادر می سازد تا مدل ها را بر روی داده های ساختاریافته بدون نیاز به گسترده آموزش دهند
چه گزینه هایی برای تنظیم بودجه آموزشی در جداول AutoML وجود دارد؟
تنظیم بودجه آموزشی در جداول AutoML شامل چندین گزینه است که به کاربران امکان می دهد میزان منابع تخصیص یافته به فرآیند آموزش را کنترل کنند. این گزینهها برای بهینهسازی مبادله بین عملکرد مدل و هزینه طراحی شدهاند و کاربران را قادر میسازند تا به سطح مطلوبی از دقت در محدودیتهای بودجه خود دست یابند. اولین گزینه موجود برای
برگه Analyze چه اطلاعاتی را در جداول AutoML ارائه می دهد؟
برگه Analyze در جداول AutoML اطلاعات و بینش های مهم مختلفی را در مورد مدل یادگیری ماشین آموزش دیده ارائه می دهد. مجموعه ای جامع از ابزارها و تجسم ها را ارائه می دهد که به کاربران امکان می دهد عملکرد مدل را درک کنند، اثربخشی آن را ارزیابی کنند و بینش های ارزشمندی در مورد داده های اساسی به دست آورند. یکی از اطلاعات کلیدی موجود در
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, تخصص در یادگیری ماشین, جداول خودکار, بررسی امتحان
کاربران چگونه می توانند داده های آموزشی خود را به جداول AutoML وارد کنند؟
برای وارد کردن دادههای آموزشی به جداول AutoML، کاربران میتوانند مجموعهای از مراحل را دنبال کنند که شامل آمادهسازی دادهها، ایجاد یک مجموعه داده و آپلود دادهها در سرویس جداول AutoML است. AutoML Tables یک سرویس یادگیری ماشینی ارائه شده توسط Google Cloud است که به کاربران امکان می دهد مدل های یادگیری ماشینی سفارشی را بدون
انواع مختلف داده ای که جداول AutoML می توانند مدیریت کنند چیست؟
AutoML Tables یک ابزار قدرتمند یادگیری ماشینی است که توسط Google Cloud ارائه شده است که به کاربران امکان می دهد بدون نیاز به برنامه نویسی یا تخصص در علم داده، مدل های یادگیری ماشینی را بسازند و به کار گیرند. فرآیند مهندسی ویژگی، انتخاب مدل، تنظیم هایپرپارامتر و ارزیابی مدل را خودکار می کند و آن را برای کاربرانی با سطوح مختلف در دسترس قرار می دهد.