Buat Pekerjaan Regresi atau Klasifikasi Menggunakan AutoML API Format Dataset dan Jenis Masalah Mode Pelatihan dan Algoritma Metrik dan validasi Penerapan dan prediksi model Terapkan model untuk inferensi waktu nyata Jalankan pekerjaan inferensi batch Bagikan model Lihat detail model Melihat lapora...
Untuk menentukan nama model dan lingkungan Pada halaman Buat model, di bawah Rincian pelatihan, masukkan nama untuk model Anda. Secara opsional, tambahkan deskripsi pekerjaan pelatihan. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang menambahkan tag opsional, lihatPenandaan. Dalam simulasi Lingkungan, pilih ...
Untuk pendekatan yang direkomendasikan untuk v2, lihat Menyebarkan dan menentukan skor model pembelajaran mesin dengan menggunakan titik akhir online.Pelajari cara menggunakan Azure Machine Learning untuk menyebarkan model sebagai layanan web di Azure Container Instances (ACI). Gunakan Azure Container ...
Buat alurpembelajaran mesin yang dapat direproduksi untuk menentukan langkah-langkah yang dapat diulang dan dapat digunakan kembali untuk proses persiapan, pelatihan, dan penilaian data. Membuat lingkungan perangkat lunak yang dapat digunakan kembaliuntuk melatih dan menyebarkan model. ...
Untuk memanggil model pembelajaran mesin, Anda dapat memilih salah satu kolom model yang dipilih sebagai input dalam daftar dropdown. Anda juga dapat menentukan nilai konstanta untuk digunakan sebagai input dengan beralih ikon kolom di samping baris input. ...
Dengan menentukan parameter berikut, Anda dapat menerapkan buku catatan ini pada himpunan data yang berbeda dengan mudah.Python Menyalin IS_CUSTOM_DATA = False # If True, the user must upload the dataset manually DATA_FOLDER = "Files/uplift-modelling" DATA_FILE = "criteo-research-uplift-v2.1...
Cara Anda menjawab setiap pertanyaan ini menentukan opsi Anda untuk menangani kolom Datetime. Semua solusi ini memerlukan modifikasi kueri SQL. Untuk mempermudah modifikasi kueri, Anda harus memfilter setidaknya satu kolom dalam setiap tabel. Dengan memfilter...
Analisisberbasis waktu sangat membantu untuk melihat bagaimana penyimpangan berevolusi dan kapan itu terjadi. Misalnya, jika pemeriksaan dijalankan setiap minggu, itu akan menunjukkan bagaimana penyimpangan berkembang setiap hari. Menganalisis garis waktu juga dapat membantu untuk menentukan apakah ...
Jenis bidang siap pakai Django tidak mencangkup setiap jenis kolom basisdata yang mungkin -- hanya jenis umum, sepertiVARCHARdanINTEGER. Untuk lebih mengaburkan jenis kolom, seperti poligon geografis atau bahkan jenis dibuat-pengguna sepertiPostgreSQL custom types, anda dapat menentukan subkelas-sub...
Tanggung jawab pelanggan "Keamanan di Cloud"– Tanggung jawab pelanggan akan ditentukan oleh layanan AWS Cloud yang dipilih pelanggan. Hal ini menentukan jumlah pekerjaan konfigurasi yang harus dilakukan pelanggan sebagai bagian dari tanggung jawab keamanan mereka. Misalnya, layanan seperti Amazon...