Watter opsies is beskikbaar om 'n opleidingsbegroting in AutoML Tables op te stel?
Die opstel van 'n opleidingsbegroting in AutoML Tables behels verskeie opsies wat gebruikers toelaat om die hoeveelheid hulpbronne wat aan die opleidingsproses toegewys is, te beheer. Hierdie opsies is ontwerp om die afweging tussen modelprestasie en koste te optimaliseer, wat gebruikers in staat stel om die verlangde vlak van akkuraatheid binne hul begrotingsbeperkings te bereik.
Die eerste opsie beskikbaar vir die opstel van 'n opleidingsbegroting is die "budget_milli_node_hours" parameter. Hierdie parameter verteenwoordig die totale hoeveelheid rekenaarhulpbronne wat vir opleiding gebruik moet word, gemeet in milli-node-ure. Dit bepaal die maksimum duur van die opleidingsproses en beïnvloed indirek die koste. Deur hierdie parameter aan te pas, kan gebruikers die gewenste afweging tussen modelakkuraatheid en koste spesifiseer. 'n Hoër waarde sal meer hulpbronne aan die opleidingsproses toewys, wat moontlik hoër akkuraatheid maar ook hoër koste tot gevolg kan hê.
Nog 'n opsie is die "begroting" parameter, wat die maksimum opleidingskoste verteenwoordig wat die gebruiker bereid is om aan te gaan. Hierdie parameter stel gebruikers in staat om 'n harde limiet op die koste van opleiding te stel, om te verseker dat die toegekende hulpbronne nie die gespesifiseerde begroting oorskry nie. Die AutoML Tables-diens sal die opleidingsproses outomaties aanpas om binne die gespesifiseerde begroting te pas, wat die hulpbrontoewysing optimaliseer om die beste moontlike akkuraatheid binne die gegewe beperkings te bereik.
Benewens hierdie opsies, bied AutoML Tables ook die vermoë om 'n minimum aantal model-evaluasies te stel deur die "model_evaluation_count" parameter te gebruik. Hierdie parameter bepaal die minimum aantal kere wat die model tydens die opleidingsproses geëvalueer moet word. Deur 'n hoër waarde te stel, kan gebruikers verseker dat die model deeglik geëvalueer en verfyn word, wat moontlik tot beter akkuraatheid kan lei. Dit is egter belangrik om daarop te let dat die verhoging van die aantal evaluerings ook die algehele opleidingskoste sal verhoog.
Verder bied AutoML Tables die opsie om die gewenste optimaliseringsdoelwit te spesifiseer deur die "optimization_objective" parameter. Hierdie parameter stel gebruikers in staat om die maatstaf te definieer wat hulle tydens die opleidingsproses wil optimaliseer, soos akkuraatheid, akkuraatheid, herroeping of F1-telling. Deur die optimaliseringsdoelwit te stel, kan gebruikers die opleidingsproses lei om die verlangde prestasiedoelwitte binne die toegekende begroting te bereik.
Laastens bied AutoML Tables die buigsaamheid om die opleidingsbegroting aan te pas nadat die aanvanklike opleiding begin het. Gebruikers kan die opleidingsvordering monitor en ingeligte besluite neem op grond van die tussenresultate. As die model nie die verlangde akkuraatheid binne die toegekende begroting bereik nie, kan gebruikers dit oorweeg om die opleidingsbegroting te verhoog om meer hulpbronne toe te wys en die model se prestasie te verbeter.
Om op te som, die opsies beskikbaar vir die opstel van 'n opleidingsbegroting in AutoML Tables sluit die "budget_milli_node_hours" parameter, die "budget" parameter, die "model_evaluation_count" parameter, die "optimization_objective" parameter, en die vermoë om die begroting aan te pas tydens die opleidingsproses in. . Hierdie opsies bied gebruikers die buigsaamheid om die hulpbrontoewysing te beheer en die afweging tussen modelprestasie en koste te optimaliseer.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v AutoML-tabelle:
- Hoe kan gebruikers hul model ontplooi en voorspellings in AutoML-tabelle kry?
- Watter inligting verskaf die Analiseer-oortjie in AutoML-tabelle?
- Hoe kan gebruikers hul opleidingsdata in AutoML-tabelle invoer?
- Wat is die verskillende datatipes wat AutoML Tables kan hanteer?