Significa que o seu modelo não cometeu erros no subconjunto de imagens fornecidas, (denominadoconjunto de teste). Quanto menor for o conjunto de treino, menor é o conjunto de teste, e mais provável é que o seu modelo será adequado quando a pontuação de desempenho for calcula...
Treinou usando um modelo de regressão automatizado localmente com parâmetros personalizados. Explorou e examinou os resultados do treinamento. Configurar o AutoML para treinar modelos de pesquisa visual computacional com o Python (v1)Recursos adicionais Eventos Desafio de Habilidades do Dia do ...
Atualmente, só pode agendar execuções do Dataverse utilizando a tabela e coluna de entrada que utilizou no treino. O AI Builder cria uma tabela de destino onde o modelo armazenará as etiquetas sugeridas e as respetivas classificações de confiança. Esta tabela de destino terá ...
Agora que tem os seus dados de treino no Microsoft Dataverse, pode criar um novo modelo e configurá-lo. Iniciar sessão noPower Appsou noPower Automate. No painel esquerdo, selecione... Mais>Hub de IA. EmDescobrir uma capacidade de IA, selecionemodelos de IA. ...
Adicionar dados de treino rotulados mais corretamente Mais sugestões Se o desempenho do modelo não for a desejada, poderá experimentar alguns passos. Estas sugestões podem ajudar a ajustar o modelo para melhorar a capacidade de previsão. Adicionar dados de treino rotulados mais corretame...
Os modelos de extração de entidades personalizados têm de ser criados, treinados e publicados antes de poder utilizá-los. Ao utilizar os seus próprios dados de treino e parâmetros de estrutura, pode criar um modelo de extração de entidades que é criado especificamente para os ...