Kullanıcılar, AutoML Tables'ta modellerini nasıl dağıtabilir ve tahminleri nasıl alabilir?
Kullanıcılar, AutoML Tablolarında bir model dağıtmak ve tahminler elde etmek için birkaç adımı içeren sistematik bir süreci izleyebilir. AutoML Tables, Google Cloud Machine Learning tarafından sağlanan ve makine öğrenimi modellerini oluşturma ve dağıtma sürecini basitleştiren güçlü bir araçtır. Kullanıcıların kapsamlı veri gerektirmeden yapılandırılmış veriler üzerinde modeller eğitmelerini sağlar.
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 için tasarlanmıştır ve kullanıcıların bütçe kısıtlamaları dahilinde istenen doğruluk düzeyine ulaşmalarını sağlar. için mevcut olan ilk seçenek
Analiz sekmesi, AutoML Tablolarında hangi bilgileri sağlar?
AutoML Tables'daki Analiz sekmesi, eğitilmiş makine öğrenimi modeli hakkında çeşitli önemli bilgiler ve içgörüler sağlar. Kullanıcıların modelin performansını anlamalarına, etkinliğini değerlendirmelerine ve altta yatan veriler hakkında değerli bilgiler edinmelerine olanak tanıyan kapsamlı bir araç ve görselleştirme seti sunar. mevcut en önemli bilgilerden biri
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde Uzmanlık, AutoML Tabloları, Sınav incelemesi
Kullanıcılar eğitim verilerini AutoML Tablolarına nasıl aktarabilir?
Kullanıcılar, eğitim verilerini AutoML Tables'a aktarmak için verileri hazırlamayı, bir veri kümesi oluşturmayı ve verileri AutoML Tables hizmetine yüklemeyi içeren bir dizi adımı izleyebilir. AutoML Tables, Google Cloud tarafından sağlanan ve kullanıcıların özel makine öğrenimi modelleri oluşturmasına ve dağıtmasına olanak tanıyan bir makine öğrenimi hizmetidir.
AutoML Tables'ın işleyebileceği farklı veri türleri nelerdir?
AutoML Tables, Google Cloud tarafından sağlanan ve kullanıcıların kapsamlı programlama veya veri bilimi uzmanlığına ihtiyaç duymadan makine öğrenimi modelleri oluşturmasına ve dağıtmasına olanak tanıyan güçlü bir makine öğrenimi aracıdır. Özellik mühendisliği, model seçimi, hiperparametre ayarlama ve model değerlendirme sürecini otomatikleştirerek, farklı düzeylerdeki kullanıcılar için erişilebilir hale getirir.