AutoML Хүснэгтэд сургалтын төсөв тохируулах ямар сонголтууд байдаг вэ?
AutoML Хүснэгтэд сургалтын төсвийг тохируулах нь хэрэглэгчдэд сургалтын үйл явцад хуваарилагдсан нөөцийн хэмжээг хянах боломжийг олгодог хэд хэдэн сонголтыг багтаадаг. Эдгээр сонголтууд нь загварын гүйцэтгэл болон өртөг хоёрын хоорондын уялдаа холбоог оновчтой болгох зорилготой бөгөөд хэрэглэгчид өөрсдийн төсвийн хязгаарлалтын хүрээнд хүссэн нарийвчлалын түвшинд хүрэх боломжийг олгодог.
Сургалтын төсөв тогтоох эхний сонголт бол "төсвийн_милли_зангилааны_цаг" параметр юм. Энэ параметр нь милли зангилааны цагаар хэмжигдэх сургалтанд ашиглах тооцооллын нөөцийн нийт хэмжээг илэрхийлнэ. Энэ нь сургалтын үйл явцын хамгийн их үргэлжлэх хугацааг тодорхойлж, зардалд шууд бусаар нөлөөлдөг. Энэ параметрийг тохируулснаар хэрэглэгчид загварын нарийвчлал ба өртөг хоёрын хооронд хүссэн зөрүүг тодорхойлж болно. Илүү өндөр үнэ цэнэ нь сургалтын үйл явцад илүү их нөөцийг хуваарилах бөгөөд ингэснээр илүү нарийвчлалтай болохоос гадна илүү өндөр өртөгтэй болно.
Өөр нэг сонголт бол "төсвийн" параметр бөгөөд энэ нь хэрэглэгчийн гаргахад бэлэн байгаа сургалтын хамгийн их зардлыг илэрхийлдэг. Энэ параметр нь хэрэглэгчдэд сургалтын зардлын хатуу хязгаарлалтыг тогтоох боломжийг олгодог бөгөөд хуваарилагдсан нөөц нь тогтоосон төсвөөс хэтрэхгүй байх боломжийг олгодог. AutoML Хүснэгтийн үйлчилгээ нь заасан төсөвт багтаан сургалтын үйл явцыг автоматаар тохируулж, өгөгдсөн хязгаарлалтын хүрээнд хамгийн сайн нарийвчлалд хүрэхийн тулд нөөцийн хуваарилалтыг оновчтой болгоно.
Эдгээр сонголтуудаас гадна AutoML Хүснэгтүүд нь "model_evaluation_count" параметрийг ашиглан загварын үнэлгээний хамгийн бага тоог тохируулах боломжийг олгодог. Энэ параметр нь сургалтын явцад загварыг үнэлэх хамгийн бага тоог тодорхойлдог. Илүү өндөр үнэ цэнийг тохируулснаар хэрэглэгчид загварыг сайтар үнэлж, нарийн тохируулж, илүү нарийвчлалтай болгох боломжтой. Гэсэн хэдий ч үнэлгээний тоог нэмэгдүүлснээр сургалтын нийт зардал нэмэгдэнэ гэдгийг анхаарах хэрэгтэй.
Цаашилбал, AutoML Хүснэгтүүд нь "optimization_objective" параметрээр дамжуулан хүссэн оновчлолын зорилгыг тодорхойлох сонголтыг санал болгодог. Энэ параметр нь хэрэглэгчдэд сургалтын явцад оновчтой байдал, нарийвчлал, санах ой, F1 оноо гэх мэт хэмжигдэхүүнээ тодорхойлох боломжийг олгодог. Оновчлолын зорилтыг тавьснаар хэрэглэгчид хуваарилагдсан төсвийн хүрээнд хүссэн гүйцэтгэлийн зорилгодоо хүрэх сургалтын үйл явцыг удирдан чиглүүлж чадна.
Эцэст нь, AutoML Хүснэгтүүд нь анхны сургалт эхэлсний дараа сургалтын төсвийг тохируулах уян хатан байдлыг хангадаг. Хэрэглэгчид сургалтын явцыг хянаж, завсрын үр дүнд үндэслэн мэдээлэлтэй шийдвэр гаргах боломжтой. Хэрэв загвар нь хуваарилагдсан төсвийн хүрээнд хүссэн нарийвчлалыг хангаж чадахгүй бол хэрэглэгчид илүү их нөөцийг хуваарилж, загварын гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд сургалтын төсвийг нэмэгдүүлэх талаар бодож болно.
Дүгнэж хэлэхэд, AutoML Хүснэгтэнд сургалтын төсвийг тохируулах боломжтой сонголтуудад "төсвийн_милли_зангилааны_цаг" параметр, "төсвийн" параметр, "загвар_үнэлгээний_тоо" параметр, "оновчлолын_зорилго" параметр, сургалтын явцад төсвийг тохируулах боломжууд багтана. . Эдгээр сонголтууд нь хэрэглэгчдэд нөөцийн хуваарилалтыг хянах уян хатан байдлыг хангаж, загварын гүйцэтгэл болон зардлын хоорондын уялдаа холбоог оновчтой болгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт AutoML хүснэгтүүд:
- AutoML Хүснэгтүүд яагаад зогссон ба тэдгээрийг юу амжилттай болгосон бэ?
- Хэрэглэгчид хэрхэн загвараа байршуулж, AutoML Хүснэгтэнд таамаглалыг авах боломжтой вэ?
- AutoML Хүснэгтэнд дүн шинжилгээ хийх таб ямар мэдээлэл өгдөг вэ?
- Хэрэглэгчид сургалтын мэдээллээ AutoML Хүснэгтэд хэрхэн импортлох вэ?
- AutoML Хүснэгтүүд ажиллах боломжтой өөр өөр өгөгдлийн төрлүүд юу вэ?