Какие параметры доступны для настройки бюджета обучения в таблицах AutoML?
Настройка бюджета обучения в таблицах AutoML включает несколько параметров, которые позволяют пользователям контролировать количество ресурсов, выделенных для процесса обучения. Эти параметры предназначены для оптимизации компромисса между производительностью модели и стоимостью, позволяя пользователям достичь желаемого уровня точности в рамках своих бюджетных ограничений.
Первый вариант, доступный для установки бюджета обучения, — это параметр «budget_milli_node_hours». Этот параметр представляет собой общий объем вычислительных ресурсов, который будет использоваться для обучения, измеряемый в миллинод-часах. Он определяет максимальную продолжительность тренировочного процесса и косвенно влияет на стоимость. Настраивая этот параметр, пользователи могут указать желаемый компромисс между точностью модели и стоимостью. Более высокое значение будет выделять больше ресурсов для процесса обучения, что может привести к более высокой точности, но также и к более высокой стоимости.
Другим вариантом является параметр «бюджет», который представляет собой максимальную стоимость обучения, которую пользователь готов нести. Этот параметр позволяет пользователям установить жесткое ограничение на стоимость обучения, гарантируя, что выделенные ресурсы не превышают указанный бюджет. Служба AutoML Tables автоматически настраивает процесс обучения в соответствии с указанным бюджетом, оптимизируя распределение ресурсов для достижения максимально возможной точности в рамках заданных ограничений.
В дополнение к этим параметрам таблицы AutoML также предоставляют возможность установить минимальное количество оценок модели с помощью параметра «model_evaluation_count». Этот параметр определяет минимальное количество раз, которое модель должна оцениваться в процессе обучения. Установив более высокое значение, пользователи могут убедиться, что модель тщательно оценена и настроена, что может привести к большей точности. Однако важно отметить, что увеличение количества оценок также повысит общую стоимость обучения.
Кроме того, таблицы AutoML предлагают возможность указать желаемую цель оптимизации с помощью параметра «optimization_objective». Этот параметр позволяет пользователям определять метрику, которую они хотят оптимизировать в процессе обучения, например точность, воспроизводимость или балл F1. Установив цель оптимизации, пользователи могут направить процесс обучения на достижение желаемых результатов в рамках выделенного бюджета.
Наконец, AutoML Tables обеспечивает гибкость для корректировки бюджета обучения после начала начального обучения. Пользователи могут следить за ходом обучения и принимать взвешенные решения на основе промежуточных результатов. Если модель не соответствует требуемой точности в рамках выделенного бюджета, пользователи могут рассмотреть возможность увеличения бюджета на обучение, чтобы выделить больше ресурсов и повысить производительность модели.
Подводя итог, параметры, доступные для настройки бюджета обучения в таблицах AutoML, включают параметр «budget_milli_node_hours», параметр «budget», параметр «model_evaluation_count», параметр «optimization_objective» и возможность корректировать бюджет в процессе обучения. . Эти опции предоставляют пользователям гибкость в управлении распределением ресурсов и оптимизации компромисса между производительностью модели и стоимостью.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Таблицы AutoML:
- Как пользователи могут развернуть свою модель и получить прогнозы в таблицах AutoML?
- Какую информацию предоставляет вкладка «Анализ» в таблицах AutoML?
- Как пользователи могут импортировать свои обучающие данные в таблицы AutoML?
- Какие типы данных могут обрабатывать таблицы AutoML?