Како корисници могу да примене свој модел и добију предвиђања у АутоМЛ табелама?
Да би применили модел и добили предвиђања у АутоМЛ табелама, корисници могу да прате систематски процес који укључује неколико корака. АутоМЛ табеле су моћна алатка коју обезбеђује Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг која поједностављује процес прављења и примене модела машинског учења. Омогућава корисницима да обучавају моделе на структурираним подацима без потребе за опсежним радом
Које су опције доступне за постављање буџета за обуку у АутоМЛ табелама?
Постављање буџета за обуку у АутоМЛ табелама укључује неколико опција које омогућавају корисницима да контролишу количину ресурса додељених процесу обуке. Ове опције су дизајниране да оптимизују компромис између перформанси модела и цене, омогућавајући корисницима да постигну жељени ниво тачности у оквиру својих буџетских ограничења. Прва опција доступна за
Које информације пружа картица Анализа у АутоМЛ табелама?
Картица Анализа у АутоМЛ табелама пружа различите важне информације и увиде о обученом моделу машинског учења. Нуди свеобухватан скуп алата и визуелизација које омогућавају корисницима да разумеју перформансе модела, процене његову ефикасност и стекну вредан увид у основне податке. Једна од кључних информација доступних у
Како корисници могу да увезу своје податке о обуци у АутоМЛ табеле?
Да би увезли податке за обуку у АутоМЛ табеле, корисници могу да прате низ корака који укључују припрему података, креирање скупа података и отпремање података у услугу АутоМЛ Таблес. АутоМЛ Таблес је услуга машинског учења коју обезбеђује Гоогле Цлоуд која омогућава корисницима да креирају и примењују прилагођене моделе машинског учења без
Који су различити типови података које АутоМЛ табеле могу да обрађују?
АутоМЛ Таблес је моћна алатка за машинско учење коју обезбеђује Гоогле Цлоуд и која омогућава корисницима да граде и примењују моделе машинског учења без потребе за опсежном експертизом у програмирању или науци о подацима. Аутоматизује процес пројектовања карактеристика, одабира модела, подешавања хиперпараметара и евалуације модела, чинећи га доступним корисницима са различитим нивоима