ผู้ใช้จะปรับใช้โมเดลของตนและรับการคาดคะเนในตาราง AutoML ได้อย่างไร
ในการปรับใช้โมเดลและรับการคาดคะเนในตาราง AutoML ผู้ใช้สามารถปฏิบัติตามกระบวนการที่เป็นระบบซึ่งเกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอน ตาราง AutoML เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ให้บริการโดย Google Cloud Machine Learning ซึ่งลดความซับซ้อนของกระบวนการสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ช่วยให้ผู้ใช้สามารถฝึกโมเดลบนข้อมูลที่มีโครงสร้างโดยไม่ต้องใช้ข้อมูลมากมาย
มีตัวเลือกใดบ้างสำหรับการตั้งค่างบประมาณการฝึกอบรมในตาราง AutoML
การตั้งค่างบประมาณการฝึกอบรมในตาราง AutoML มีหลายตัวเลือกที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถควบคุมจำนวนทรัพยากรที่จัดสรรให้กับกระบวนการฝึกอบรมได้ ตัวเลือกเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการแลกเปลี่ยนระหว่างประสิทธิภาพของโมเดลและต้นทุน ทำให้ผู้ใช้สามารถบรรลุระดับความแม่นยำที่ต้องการภายในข้อจำกัดด้านงบประมาณ ตัวเลือกแรกสำหรับ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความเชี่ยวชาญด้าน Machine Learning, ตาราง AutoML, ทบทวนข้อสอบ
แท็บวิเคราะห์ให้ข้อมูลอะไรในตาราง AutoML
แท็บวิเคราะห์ในตาราง AutoML ให้ข้อมูลสำคัญต่างๆ และข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ผ่านการฝึกอบรม โดยมีชุดเครื่องมือและการแสดงภาพที่ครอบคลุมซึ่งช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจประสิทธิภาพของโมเดล ประเมินประสิทธิภาพ และได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับข้อมูลพื้นฐาน หนึ่งในข้อมูลสำคัญที่มีอยู่ใน
ผู้ใช้สามารถนำเข้าข้อมูลการฝึกอบรมไปยังตาราง AutoML ได้อย่างไร
ในการนำเข้าข้อมูลการฝึกอบรมไปยังตาราง AutoML ผู้ใช้สามารถทำตามขั้นตอนต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการเตรียมข้อมูล การสร้างชุดข้อมูล และการอัปโหลดข้อมูลไปยังบริการ AutoML Tables AutoML Tables เป็นบริการแมชชีนเลิร์นนิงที่ให้บริการโดย Google Cloud ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สร้างและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่กำหนดเองได้โดยไม่ต้องใช้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความเชี่ยวชาญด้าน Machine Learning, ตาราง AutoML, ทบทวนข้อสอบ
ประเภทข้อมูลต่างๆ ใดบ้างที่ AutoML Tables สามารถจัดการได้
ตาราง AutoML เป็นเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงที่ทรงพลังซึ่งให้บริการโดย Google Cloud ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สร้างและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงโดยไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรมหรือวิทยาการข้อมูลที่กว้างขวาง มันทำให้กระบวนการวิศวกรรมฟีเจอร์ การเลือกโมเดล การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ และการประเมินโมเดลเป็นไปโดยอัตโนมัติ ทำให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงได้ในระดับต่างๆ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความเชี่ยวชาญด้าน Machine Learning, ตาราง AutoML, ทบทวนข้อสอบ