For at implementere en model og opnå forudsigelser i AutoML-tabeller kan brugere følge en systematisk proces, der involverer flere trin. AutoML Tables er et kraftfuldt værktøj leveret af Google Cloud Machine Learning, der forenkler processen med at bygge og implementere maskinlæringsmodeller. Det gør det muligt for brugere at træne modeller på strukturerede data uden at kræve omfattende viden om maskinlæringsalgoritmer eller programmering.
De følgende trin skitserer, hvordan brugere kan implementere deres model og opnå forudsigelser i AutoML-tabeller:
Trin 1: Forberedelse af data
Før du implementerer en model, er det vigtigt at sikre, at dataene er korrekt forberedt. Dette indebærer at rense dataene, håndtere manglende værdier og transformere funktionerne til et passende format. AutoML Tables understøtter forskellige datatyper, herunder numeriske, kategoriske og tekstdata. Brugere kan også angive målkolonnen, som repræsenterer den variabel, der skal forudsiges.
Trin 2: Træning af modellen
Når dataene er forberedt, kan brugerne fortsætte med at træne modellen. AutoML Tables anvender en kraftfuld automatiseret maskinlæringsalgoritme, der udforsker forskellige modeller og hyperparametre for at finde den bedst ydende model for de givne data. Brugere kan angive den ønskede træningsvarighed og det maksimale antal modeller, der skal evalueres. Under træningsprocessen udfører AutoML Tables funktionsudvikling, modelvalg og justering af hyperparameter automatisk.
Trin 3: Evaluering af modellens ydeevne
Efter træningsprocessen er afsluttet, kan brugerne evaluere ydeevnen af den trænede model. AutoML Tables giver forskellige evalueringsmetrikker, såsom nøjagtighed, præcision, genkaldelse og F1-score, for at vurdere modellens ydeevne. Brugere kan også analysere funktionernes betydning for at få indsigt i modellens beslutningsproces.
Trin 4: Implementering af modellen
For at implementere modellen og lave forudsigelser skal brugerne oprette en implementering i AutoML Tables. En implementering repræsenterer en serveringsforekomst af den trænede model. Brugere kan angive de ønskede beregningsressourcer, såsom antallet af noder og maskintypen, for at sikre optimal ydeevne. AutoML Tables skalerer automatisk serveringsinfrastrukturen baseret på forudsigelsesbelastningen.
Trin 5: Indhentning af forudsigelser
Når modellen er implementeret, kan brugerne begynde at lave forudsigelser ved at sende anmodninger til implementeringens slutpunkt. AutoML Tables leverer en RESTful API, der giver brugerne mulighed for at sende forudsigelsesanmodninger i JSON-format. API'et understøtter både batch-forudsigelse, hvor flere forekomster forudsiges på én gang, og online forudsigelse, hvor forekomster forudsiges individuelt i realtid. Brugere kan også angive den ønskede konfidensgrænse for at kontrollere forudsigelsessikkerhedsniveauet.
Trin 6: Overvågning og iteration
Efter implementering af modellen er det vigtigt at overvåge dens ydeevne og gentage den, hvis det er nødvendigt. AutoML Tables giver overvågningsfunktioner, der gør det muligt for brugere at spore forudsigelsesforsinkelse, fejlfrekvenser og ressourceudnyttelse. Hvis modellens ydeevne forringes over tid, kan brugerne genoptræne modellen ved hjælp af nye data eller justere implementeringskonfigurationen for at forbedre ydeevnen.
Implementering af en model og indhentning af forudsigelser i AutoML Tables involverer forberedelse af data, træning af modellen, evaluering af dens ydeevne, implementering af modellen og opnåelse af forudsigelser ved hjælp af den medfølgende API. AutoML Tables forenkler hele processen ved at automatisere funktionsudvikling, modelvalg og hyperparameterjustering, så brugerne kan fokusere på dataene og det ønskede resultat.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr AutoML-tabeller:
- Hvordan kan man skifte mellem Vertex AI og AutoML-tabeller?
- Hvorfor blev AutoML Tables udgået, og hvad efterfølger dem?
- Hvilke muligheder er tilgængelige for at indstille et træningsbudget i AutoML Tables?
- Hvilke oplysninger giver fanen Analyser i AutoML-tabeller?
- Hvordan kan brugere importere deres træningsdata til AutoML-tabeller?
- Hvad er de forskellige datatyper, som AutoML Tables kan håndtere?