Za uvedbo modela in pridobitev napovedi v tabelah AutoML lahko uporabniki sledijo sistematičnemu postopku, ki vključuje več korakov. AutoML Tables je zmogljivo orodje, ki ga ponuja Google Cloud Machine Learning in poenostavlja postopek gradnje in uvajanja modelov strojnega učenja. Uporabnikom omogoča urjenje modelov na strukturiranih podatkih, ne da bi zahtevali obsežno znanje o algoritmih strojnega učenja ali programiranju.
Naslednji koraki opisujejo, kako lahko uporabniki uvedejo svoj model in pridobijo napovedi v tabelah AutoML:
1. korak: Priprava podatkov
Pred uvedbo modela je pomembno zagotoviti, da so podatki pravilno pripravljeni. To vključuje čiščenje podatkov, obravnavanje manjkajočih vrednosti in preoblikovanje funkcij v ustrezno obliko. AutoML Tables podpira različne tipe podatkov, vključno s številskimi, kategoričnimi in besedilnimi podatki. Uporabniki lahko določijo tudi ciljni stolpec, ki predstavlja spremenljivko, ki jo je treba predvideti.
2. korak: Usposabljanje modela
Ko so podatki pripravljeni, lahko uporabniki nadaljujejo z usposabljanjem modela. AutoML Tables uporablja zmogljiv avtomatiziran algoritem strojnega učenja, ki raziskuje različne modele in hiperparametre, da poišče najučinkovitejši model za podane podatke. Uporabniki lahko določijo želeno trajanje usposabljanja in največje število modelov, ki jih je treba oceniti. Med procesom usposabljanja AutoML Tables samodejno izvede načrtovanje funkcij, izbiro modela in nastavitev hiperparametrov.
3. korak: Ocenjevanje zmogljivosti modela
Po končanem procesu usposabljanja lahko uporabniki ocenijo delovanje usposobljenega modela. Tabele AutoML ponujajo različne metrike vrednotenja, kot so točnost, natančnost, priklic in rezultat F1, za oceno uspešnosti modela. Uporabniki lahko tudi analizirajo pomembnost funkcij, da pridobijo vpogled v proces odločanja modela.
4. korak: Namestitev modela
Za uvedbo modela in napovedi morajo uporabniki ustvariti uvedbo v AutoML Tables. Razmestitev predstavlja strežni primerek usposobljenega modela. Uporabniki lahko določijo želene računalniške vire, na primer število vozlišč in vrsto stroja, da zagotovijo optimalno delovanje. AutoML Tables samodejno prilagodi strežno infrastrukturo glede na predvideno obremenitev.
5. korak: Pridobivanje napovedi
Ko je model uveden, lahko uporabniki začnejo napovedovati tako, da pošljejo zahteve končni točki uvedbe. AutoML Tables ponuja RESTful API, ki uporabnikom omogoča pošiljanje zahtev za predvidevanje v formatu JSON. API podpira paketno predvidevanje, kjer je predvidenih več primerkov hkrati, in spletno predvidevanje, kjer so primerki predvideni posamično v realnem času. Uporabniki lahko določijo tudi želeni prag zaupanja za nadzor stopnje zaupanja napovedi.
6. korak: Spremljanje in ponavljanje
Po uvedbi modela je bistveno spremljati njegovo delovanje in po potrebi ponoviti. Tabele AutoML nudijo zmožnosti spremljanja, ki uporabnikom omogočajo sledenje zakasnitvi napovedi, stopnji napak in uporabi virov. Če se zmogljivost modela sčasoma poslabša, lahko uporabniki znova usposobijo model z uporabo novih podatkov ali prilagodijo konfiguracijo uvajanja, da izboljšajo zmogljivost.
Uvedba modela in pridobivanje napovedi v tabelah AutoML vključuje pripravo podatkov, usposabljanje modela, ocenjevanje njegove učinkovitosti, uvedbo modela in pridobivanje napovedi z uporabo ponujenega API-ja. Tabele AutoML poenostavljajo celoten postopek z avtomatizacijo inženiringa funkcij, izbire modela in prilagajanja hiperparametrov, kar uporabnikom omogoča, da se osredotočijo na podatke in želeni rezultat.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Tabele AutoML:
- Katere možnosti so na voljo za nastavitev proračuna za usposabljanje v AutoML Tables?
- Katere informacije nudi zavihek Analiziranje v tabelah AutoML?
- Kako lahko uporabniki uvozijo svoje podatke o usposabljanju v tabele AutoML?
- Katere različne vrste podatkov lahko obravnavajo tabele AutoML?