AutoML Tablolarında eğitim bütçesi belirlemek için hangi seçenekler mevcuttur?
AutoML Tables'ta bir eğitim bütçesi ayarlamak, kullanıcıların eğitim sürecine ayrılan kaynak miktarını kontrol etmesine olanak tanıyan çeşitli seçenekler içerir. Bu seçenekler, model performansı ile maliyet arasındaki ödünleşimi optimize etmek ve kullanıcıların bütçe kısıtlamaları dahilinde istenen doğruluk düzeyine ulaşmasını sağlamak için tasarlanmıştır.
Bir eğitim bütçesi ayarlamak için kullanılabilen ilk seçenek "budget_milli_node_hours" parametresidir. Bu parametre, mili düğüm saati cinsinden ölçülen, eğitim için kullanılacak toplam bilgi işlem kaynakları miktarını temsil eder. Eğitim sürecinin maksimum süresini belirler ve maliyeti dolaylı olarak etkiler. Kullanıcılar, bu parametreyi ayarlayarak model doğruluğu ve maliyet arasında istenen dengeyi belirleyebilir. Daha yüksek bir değer, eğitim sürecine daha fazla kaynak tahsis edecek ve potansiyel olarak daha yüksek doğruluk ve aynı zamanda daha yüksek maliyetle sonuçlanacaktır.
Diğer bir seçenek de, kullanıcının katlanmak istediği maksimum eğitim maliyetini temsil eden "bütçe" parametresidir. Bu parametre, kullanıcıların, tahsis edilen kaynakların belirtilen bütçeyi aşmamasını sağlayarak, eğitim maliyeti üzerinde kesin bir sınır belirlemesine olanak tanır. AutoML Tables hizmeti, eğitim sürecini belirtilen bütçeye uyacak şekilde otomatik olarak ayarlayarak, verilen kısıtlamalar dahilinde mümkün olan en iyi doğruluğu elde etmek için kaynak tahsisini optimize eder.
AutoML Tables, bu seçeneklere ek olarak, "model_evaluation_count" parametresini kullanarak minimum sayıda model değerlendirmesi belirleme olanağı da sağlar. Bu parametre, modelin eğitim sürecinde değerlendirilmesi gereken minimum sayıyı belirler. Kullanıcılar, daha yüksek bir değer ayarlayarak, modelin kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesini ve ince ayarlarının yapılmasını sağlayabilir, bu da potansiyel olarak daha iyi bir doğruluğa yol açar. Ancak, değerlendirme sayısını artırmanın genel eğitim maliyetini de artıracağını belirtmek önemlidir.
Ayrıca AutoML Tables, "optimization_objective" parametresi aracılığıyla istenen optimizasyon hedefini belirleme seçeneği sunar. Bu parametre, kullanıcıların eğitim sürecinde optimize etmek istedikleri doğruluk, kesinlik, geri çağırma veya F1 puanı gibi metriği tanımlamalarına olanak tanır. Optimizasyon hedefini belirleyerek kullanıcılar, tahsis edilen bütçe dahilinde istenen performans hedeflerine ulaşmak için eğitim sürecini yönlendirebilir.
Son olarak, AutoML Tables, ilk eğitim başladıktan sonra eğitim bütçesini ayarlama esnekliği sağlar. Kullanıcılar, eğitim ilerlemesini izleyebilir ve ara sonuçlara göre bilinçli kararlar verebilir. Model, ayrılan bütçe dahilinde istenen doğruluğu karşılamıyorsa, kullanıcılar daha fazla kaynak ayırmak ve modelin performansını iyileştirmek için eğitim bütçesini artırmayı düşünebilir.
Özetlemek gerekirse, AutoML Tablolarında bir eğitim bütçesi ayarlamak için kullanılabilen seçenekler arasında "budget_milli_node_hours" parametresi, "budget" parametresi, "model_evaluation_count" parametresi, "optimization_objective" parametresi ve eğitim süreci sırasında bütçeyi ayarlama yeteneği yer alır. . Bu seçenekler, kullanıcılara kaynak tahsisini kontrol etme ve model performansı ile maliyet arasındaki dengeyi optimize etme esnekliği sağlar.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar AutoML Tabloları:
- Vertex AI ve AutoML tabloları arasında geçiş nasıl yapılır?
- AutoML Tables neden kullanımdan kaldırıldı ve yerini ne aldı?
- Kullanıcılar, AutoML Tables'ta modellerini nasıl dağıtabilir ve tahminleri nasıl alabilir?
- Analiz sekmesi, AutoML Tablolarında hangi bilgileri sağlar?
- Kullanıcılar eğitim verilerini AutoML Tablolarına nasıl aktarabilir?
- AutoML Tables'ın işleyebileceği farklı veri türleri nelerdir?