Які параметри доступні для встановлення бюджету навчання в AutoML Tables?
Встановлення бюджету навчання в AutoML Tables передбачає кілька параметрів, які дозволяють користувачам контролювати кількість ресурсів, виділених на процес навчання. Ці параметри призначені для оптимізації компромісу між продуктивністю моделі та вартістю, дозволяючи користувачам досягти бажаного рівня точності в межах своїх бюджетних обмежень.
Перший доступний параметр для встановлення бюджету навчання – це параметр «budget_milli_node_hours». Цей параметр представляє загальну кількість обчислювальних ресурсів, які будуть використовуватися для навчання, виміряні в мілівузлових годинах. Він визначає максимальну тривалість навчального процесу і опосередковано впливає на вартість. Налаштувавши цей параметр, користувачі можуть вказати бажаний компроміс між точністю моделі та вартістю. Більше значення виділить більше ресурсів на процес навчання, потенційно призводячи до вищої точності, але також до вищих витрат.
Іншим варіантом є параметр «бюджет», який представляє максимальні витрати на навчання, які користувач готовий понести. Цей параметр дозволяє користувачам встановити жорстке обмеження на вартість навчання, гарантуючи, що виділені ресурси не перевищуватимуть визначений бюджет. Сервіс AutoML Tables автоматично налаштує процес навчання відповідно до визначеного бюджету, оптимізуючи розподіл ресурсів для досягнення найкращої можливої точності в рамках заданих обмежень.
На додаток до цих параметрів AutoML Tables також надає можливість установити мінімальну кількість оцінок моделі за допомогою параметра "model_evaluation_count". Цей параметр визначає мінімальну кількість оцінок моделі протягом процесу навчання. Встановивши більше значення, користувачі можуть переконатися, що модель ретельно оцінено та налаштовано, що потенційно призведе до кращої точності. Однак важливо зазначити, що збільшення кількості оцінювань також збільшить загальну вартість навчання.
Крім того, AutoML Tables пропонує можливість вказати бажану ціль оптимізації за допомогою параметра "optimization_objective". Цей параметр дозволяє користувачам визначати метрику, яку вони хочуть оптимізувати під час тренувального процесу, наприклад точність, точність, запам’ятовування або оцінку F1. Встановлюючи ціль оптимізації, користувачі можуть спрямовувати процес навчання на досягнення бажаних цілей ефективності в межах виділеного бюджету.
Нарешті, таблиці AutoML забезпечують гнучкість налаштування бюджету навчання після початку початкового навчання. Користувачі можуть стежити за ходом навчання та приймати зважені рішення на основі проміжних результатів. Якщо модель не відповідає бажаній точності в рамках виділеного бюджету, користувачі можуть розглянути можливість збільшення бюджету навчання, щоб виділити більше ресурсів і покращити продуктивність моделі.
Підсумовуючи, параметри, доступні для встановлення бюджету навчання в AutoML Tables, включають параметри «budget_milli_node_hours», параметр «budget», параметр «model_evaluation_count», параметр «optimization_objective» і можливість коригувати бюджет під час процесу навчання. . Ці параметри надають користувачам можливість контролювати розподіл ресурсів і оптимізувати компроміс між продуктивністю моделі та вартістю.
Інші останні запитання та відповіді щодо Таблиці AutoML:
- Як можна переходити між таблицями Vertex AI і AutoML?
- Чому AutoML Tables було припинено і що приходить на зміну?
- Як користувачі можуть розгорнути свою модель і отримати прогнози в таблицях AutoML?
- Яку інформацію надає вкладка «Аналіз» у таблицях AutoML?
- Як користувачі можуть імпортувати свої навчальні дані в таблиці AutoML?
- Які різні типи даних можуть обробляти таблиці AutoML?