Bagaimana cara pengguna menerapkan model mereka dan mendapatkan prediksi di Tabel AutoML?
Untuk menerapkan model dan mendapatkan prediksi di Tabel AutoML, pengguna dapat mengikuti proses sistematis yang melibatkan beberapa langkah. AutoML Tables adalah fitur andal yang disediakan oleh Google Cloud Machine Learning yang menyederhanakan proses pembuatan dan penerapan model machine learning. Ini memungkinkan pengguna untuk melatih model pada data terstruktur tanpa memerlukan ekstensif
Opsi apa yang tersedia untuk menetapkan anggaran pelatihan di AutoML Tables?
Menetapkan anggaran pelatihan di Tabel AutoML melibatkan beberapa opsi yang memungkinkan pengguna mengontrol jumlah sumber daya yang dialokasikan untuk proses pelatihan. Opsi ini dirancang untuk mengoptimalkan pertukaran antara kinerja model dan biaya, yang memungkinkan pengguna mencapai tingkat akurasi yang diinginkan sesuai batasan anggaran mereka. Opsi pertama tersedia untuk
Informasi apa yang diberikan tab Analisis di Tabel AutoML?
Tab Analisis di Tabel AutoML memberikan berbagai informasi dan wawasan penting tentang model pembelajaran mesin yang dilatih. Ini menawarkan seperangkat alat dan visualisasi yang komprehensif yang memungkinkan pengguna untuk memahami kinerja model, mengevaluasi keefektifannya, dan mendapatkan wawasan berharga tentang data yang mendasarinya. Salah satu bagian penting dari informasi yang tersedia di
Bagaimana cara pengguna mengimpor data pelatihan mereka ke Tabel AutoML?
Untuk mengimpor data pelatihan ke AutoML Tables, pengguna dapat mengikuti serangkaian langkah yang meliputi menyiapkan data, membuat set data, dan mengunggah data ke layanan AutoML Tables. Tabel AutoML adalah layanan pembelajaran mesin yang disediakan oleh Google Cloud yang memungkinkan pengguna membuat dan menerapkan model pembelajaran mesin khusus tanpa
Apa saja jenis data berbeda yang dapat ditangani Tabel AutoML?
Tabel AutoML adalah alat pembelajaran mesin canggih yang disediakan oleh Google Cloud yang memungkinkan pengguna membuat dan menerapkan model pembelajaran mesin tanpa memerlukan keahlian pemrograman atau ilmu data yang ekstensif. Ini mengotomatiskan proses rekayasa fitur, pemilihan model, penyetelan hyperparameter, dan evaluasi model, membuatnya dapat diakses oleh pengguna dengan berbagai tingkat