Apakah pilihan yang tersedia untuk menetapkan belanjawan latihan dalam Jadual AutoML?
Menetapkan belanjawan latihan dalam Jadual AutoML melibatkan beberapa pilihan yang membolehkan pengguna mengawal jumlah sumber yang diperuntukkan kepada proses latihan. Pilihan ini direka bentuk untuk mengoptimumkan pertukaran antara prestasi model dan kos, membolehkan pengguna mencapai tahap ketepatan yang dikehendaki dalam kekangan belanjawan mereka.
Pilihan pertama yang tersedia untuk menetapkan belanjawan latihan ialah parameter "budget_milli_node_hours". Parameter ini mewakili jumlah jumlah sumber pengiraan yang akan digunakan untuk latihan, diukur dalam jam mili-nod. Ia menentukan tempoh maksimum proses latihan dan secara tidak langsung mempengaruhi kos. Dengan melaraskan parameter ini, pengguna boleh menentukan pertukaran yang diingini antara ketepatan model dan kos. Nilai yang lebih tinggi akan memperuntukkan lebih banyak sumber kepada proses latihan, yang berpotensi menghasilkan ketepatan yang lebih tinggi tetapi juga kos yang lebih tinggi.
Pilihan lain ialah parameter "belanjawan", yang mewakili kos latihan maksimum yang sanggup ditanggung oleh pengguna. Parameter ini membolehkan pengguna menetapkan had keras pada kos latihan, memastikan sumber yang diperuntukkan tidak melebihi belanjawan yang ditentukan. Perkhidmatan AutoML Tables akan melaraskan proses latihan secara automatik agar sesuai dalam belanjawan yang ditentukan, mengoptimumkan peruntukan sumber untuk mencapai ketepatan yang terbaik dalam kekangan yang diberikan.
Sebagai tambahan kepada pilihan ini, Jadual AutoML juga menyediakan keupayaan untuk menetapkan bilangan minimum penilaian model menggunakan parameter "model_evaluation_count". Parameter ini menentukan bilangan kali minimum model harus dinilai semasa proses latihan. Dengan menetapkan nilai yang lebih tinggi, pengguna boleh memastikan bahawa model dinilai dengan teliti dan diperhalusi, yang berpotensi membawa kepada ketepatan yang lebih baik. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa meningkatkan bilangan penilaian juga akan meningkatkan kos latihan keseluruhan.
Tambahan pula, AutoML Tables menawarkan pilihan untuk menentukan objektif pengoptimuman yang diingini melalui parameter "optimization_objective". Parameter ini membolehkan pengguna mentakrifkan metrik yang mereka mahu optimumkan semasa proses latihan, seperti ketepatan, ketepatan, ingat semula atau skor F1. Dengan menetapkan objektif pengoptimuman, pengguna boleh membimbing proses latihan ke arah mencapai matlamat prestasi yang diingini dalam belanjawan yang diperuntukkan.
Akhir sekali, AutoML Tables menyediakan fleksibiliti untuk melaraskan belanjawan latihan selepas latihan awal dimulakan. Pengguna boleh memantau kemajuan latihan dan membuat keputusan termaklum berdasarkan keputusan pertengahan. Jika model tidak mencapai ketepatan yang dikehendaki dalam belanjawan yang diperuntukkan, pengguna boleh mempertimbangkan untuk meningkatkan belanjawan latihan untuk memperuntukkan lebih banyak sumber dan meningkatkan prestasi model.
Untuk meringkaskan, pilihan yang tersedia untuk menetapkan belanjawan latihan dalam Jadual AutoML termasuk parameter "budget_milli_node_hours", parameter "budget", parameter "model_evaluation_count", parameter "optimization_objective" dan keupayaan untuk melaraskan belanjawan semasa proses latihan . Pilihan ini memberikan pengguna fleksibiliti untuk mengawal peruntukan sumber dan mengoptimumkan pertukaran antara prestasi model dan kos.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Jadual AutoML:
- Bagaimanakah pengguna boleh menggunakan model mereka dan mendapatkan ramalan dalam Jadual AutoML?
- Apakah maklumat yang disediakan oleh tab Analisis dalam Jadual AutoML?
- Bagaimanakah pengguna boleh mengimport data latihan mereka ke dalam Jadual AutoML?
- Apakah jenis data berbeza yang boleh dikendalikan oleh Jadual AutoML?