Hvilke alternativer er tilgjengelige for å angi et treningsbudsjett i AutoML Tables?
Å angi et opplæringsbudsjett i AutoML Tables innebærer flere alternativer som lar brukere kontrollere mengden ressurser som tildeles opplæringsprosessen. Disse alternativene er designet for å optimalisere avveiningen mellom modellytelse og kostnad, slik at brukerne kan oppnå ønsket nøyaktighetsnivå innenfor budsjettbegrensningene.
Det første alternativet som er tilgjengelig for å angi et treningsbudsjett er parameteren "budget_milli_node_hours". Denne parameteren representerer den totale mengden dataressurser som skal brukes til trening, målt i millinodetimer. Det bestemmer maksimal varighet av opplæringsprosessen og påvirker indirekte kostnadene. Ved å justere denne parameteren kan brukere spesifisere ønsket avveining mellom modellnøyaktighet og kostnad. En høyere verdi vil allokere flere ressurser til opplæringsprosessen, noe som potensielt kan resultere i høyere nøyaktighet, men også høyere kostnader.
Et annet alternativ er «budsjett»-parameteren, som representerer den maksimale opplæringskostnaden som brukeren er villig til å pådra seg. Denne parameteren lar brukere sette en hard grense for kostnadene ved opplæring, og sikrer at de tildelte ressursene ikke overskrider det angitte budsjettet. AutoML Tables-tjenesten vil automatisk justere opplæringsprosessen for å passe innenfor det angitte budsjettet, og optimalisere ressursallokeringen for å oppnå best mulig nøyaktighet innenfor de gitte begrensningene.
I tillegg til disse alternativene gir AutoML Tables også muligheten til å angi et minimum antall modellevalueringer ved å bruke parameteren "model_evaluation_count". Denne parameteren bestemmer minimum antall ganger modellen skal evalueres under opplæringsprosessen. Ved å sette en høyere verdi kan brukerne sikre at modellen blir grundig evaluert og finjustert, noe som potensielt kan føre til bedre nøyaktighet. Det er imidlertid viktig å merke seg at å øke antall evalueringer også vil øke den totale opplæringskostnaden.
Videre tilbyr AutoML Tables muligheten til å spesifisere ønsket optimaliseringsmål gjennom parameteren "optimization_objective". Denne parameteren lar brukere definere beregningen de ønsker å optimalisere under treningsprosessen, for eksempel nøyaktighet, presisjon, tilbakekalling eller F1-poengsum. Ved å sette optimaliseringsmålet kan brukere veilede opplæringsprosessen mot å oppnå de ønskede ytelsesmålene innenfor det tildelte budsjettet.
Til slutt gir AutoML Tables fleksibiliteten til å justere treningsbudsjettet etter at den første opplæringen har startet. Brukere kan overvåke treningsfremgangen og ta informerte beslutninger basert på mellomresultatene. Hvis modellen ikke oppfyller ønsket nøyaktighet innenfor det tildelte budsjettet, kan brukere vurdere å øke treningsbudsjettet for å allokere flere ressurser og forbedre modellens ytelse.
For å oppsummere inkluderer alternativene som er tilgjengelige for å angi et treningsbudsjett i AutoML Tables parameteren "budget_milli_node_hours", parameteren "budget", parameteren "model_evaluation_count", parameteren "optimization_objective" og muligheten til å justere budsjettet under opplæringsprosessen. . Disse alternativene gir brukerne fleksibiliteten til å kontrollere ressursallokeringen og optimalisere avveiningen mellom modellytelse og kostnad.
Andre nyere spørsmål og svar vedr AutoML-tabeller:
- Hvordan kan man bytte mellom Vertex AI og AutoML-tabeller?
- Hvorfor ble AutoML Tables avviklet, og hva følger etter dem?
- Hvordan kan brukere distribuere modellen sin og få spådommer i AutoML-tabeller?
- Hvilken informasjon gir kategorien Analyser i AutoML-tabeller?
- Hvordan kan brukere importere treningsdataene sine til AutoML-tabeller?
- Hva er de forskjellige datatypene som AutoML Tables kan håndtere?