AutoML तालिकाहरूमा प्रशिक्षण बजेट सेट गर्न के विकल्पहरू उपलब्ध छन्?
AutoML तालिकाहरूमा प्रशिक्षण बजेट सेट गर्दा धेरै विकल्पहरू समावेश हुन्छन् जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई प्रशिक्षण प्रक्रियामा आवंटित स्रोतहरूको मात्रा नियन्त्रण गर्न अनुमति दिन्छ। यी विकल्पहरू मोडेल प्रदर्शन र लागत बीचको ट्रेड-अफलाई अनुकूलन गर्न डिजाइन गरिएको हो, प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको बजेट अवरोधहरू भित्र इच्छित स्तरको शुद्धता प्राप्त गर्न सक्षम पार्दै।
एक प्रशिक्षण बजेट सेट गर्न को लागी उपलब्ध पहिलो विकल्प "budget_milli_node_hours" प्यारामिटर हो। यो प्यारामिटरले तालिमको लागि प्रयोग गरिने कम्प्युट स्रोतहरूको कुल रकम प्रतिनिधित्व गर्दछ, मिलि-नोड घण्टामा मापन गरिन्छ। यसले प्रशिक्षण प्रक्रियाको अधिकतम अवधि निर्धारण गर्दछ र अप्रत्यक्ष रूपमा लागतलाई असर गर्छ। यो प्यारामिटर समायोजन गरेर, प्रयोगकर्ताहरूले मोडेल सटीकता र लागत बीच इच्छित ट्रेड-अफ निर्दिष्ट गर्न सक्छन्। उच्च मूल्यले प्रशिक्षण प्रक्रियामा थप स्रोतहरू आवंटित गर्नेछ, सम्भावित रूपमा उच्च सटीकताको कारणले गर्दा उच्च लागत पनि।
अर्को विकल्प "बजेट" प्यारामिटर हो, जसले प्रयोगकर्ताले खर्च गर्न चाहेको अधिकतम प्रशिक्षण लागतलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ। यो प्यारामिटरले प्रयोगकर्ताहरूलाई प्रशिक्षणको लागतमा कडा सीमा सेट गर्न अनुमति दिन्छ, यो सुनिश्चित गर्दै कि आवंटित स्रोतहरू तोकिएको बजेटभन्दा बढी छैन। AutoML Tables सेवाले स्वचालित रूपमा तोकिएको बजेट भित्र फिट हुनको लागि प्रशिक्षण प्रक्रिया समायोजन गर्नेछ, दिइएको बाधाहरू भित्र उत्कृष्ट सम्भावित सटीकता प्राप्त गर्न स्रोत आवंटनलाई अनुकूलन गर्दछ।
यी विकल्पहरूको अतिरिक्त, AutoML तालिकाहरूले "model_evaluation_count" प्यारामिटर प्रयोग गरी न्यूनतम मोडेल मूल्याङ्कनहरू सेट गर्ने क्षमता पनि प्रदान गर्दछ। यो प्यारामिटरले प्रशिक्षण प्रक्रियाको क्रममा मोडेलको मूल्याङ्कन गर्नुपर्ने न्यूनतम संख्या निर्धारण गर्दछ। उच्च मूल्य सेट गरेर, प्रयोगकर्ताहरूले यो सुनिश्चित गर्न सक्छन् कि मोडेल राम्ररी मूल्याङ्कन गरिएको छ र राम्रोसँग ट्युन गरिएको छ, सम्भावित रूपमा राम्रो शुद्धताको लागि अग्रणी। यद्यपि, यो नोट गर्नु महत्त्वपूर्ण छ कि मूल्याङ्कनहरूको संख्या बढाउँदा समग्र प्रशिक्षण लागत पनि बढ्छ।
यसबाहेक, AutoML तालिकाहरूले "optimization_objective" प्यारामिटर मार्फत इच्छित अनुकूलन उद्देश्य निर्दिष्ट गर्न विकल्प प्रदान गर्दछ। यो प्यारामिटरले प्रयोगकर्ताहरूलाई तालिम प्रक्रियाको क्रममा अप्टिमाइज गर्न चाहेको मेट्रिक परिभाषित गर्न अनुमति दिन्छ, जस्तै सटीकता, परिशुद्धता, सम्झना, वा F1 स्कोर। अनुकूलन उद्देश्य सेट गरेर, प्रयोगकर्ताहरूले आवंटित बजेट भित्र इच्छित कार्यसम्पादन लक्ष्यहरू प्राप्त गर्न प्रशिक्षण प्रक्रियालाई मार्गदर्शन गर्न सक्छन्।
अन्तमा, AutoML तालिकाहरूले प्रारम्भिक प्रशिक्षण सुरु भएपछि प्रशिक्षण बजेट समायोजन गर्न लचिलोपन प्रदान गर्दछ। प्रयोगकर्ताहरूले प्रशिक्षण प्रगति निगरानी र मध्यवर्ती परिणामहरूमा आधारित सूचित निर्णयहरू गर्न सक्छन्। यदि मोडेलले आवंटित बजेट भित्र वांछित शुद्धता पूरा गर्दैन भने, प्रयोगकर्ताहरूले थप स्रोतहरू आवंटित गर्न र मोडेलको कार्यसम्पादन सुधार गर्न प्रशिक्षण बजेट बढाउने विचार गर्न सक्छन्।
संक्षेपमा, AutoML तालिकाहरूमा प्रशिक्षण बजेट सेट गर्नका लागि उपलब्ध विकल्पहरूले "बजेट_मिली_नोड_घण्टा" प्यारामिटर, "बजेट" प्यारामिटर, "model_evaluation_count" प्यारामिटर, "optimization_objective" प्यारामिटर, र प्रशिक्षण प्रक्रियाको क्रममा बजेट समायोजन गर्ने क्षमता समावेश गर्दछ। । यी विकल्पहरूले प्रयोगकर्ताहरूलाई संसाधन आवंटन नियन्त्रण गर्न र मोडेल प्रदर्शन र लागत बीचको ट्रेड-अफलाई अनुकूलन गर्न लचिलोपन प्रदान गर्दछ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा AutoML तालिकाहरू:
- Vertex AI र AutoML तालिकाहरू बीच कसरी संक्रमण गर्न सकिन्छ?
- AutoML तालिकाहरू किन बन्द गरियो र तिनीहरूलाई के सफल भयो?
- प्रयोगकर्ताहरूले कसरी आफ्नो मोडेल प्रयोग गर्न सक्छन् र AutoML तालिकाहरूमा भविष्यवाणीहरू प्राप्त गर्न सक्छन्?
- AutoML तालिकाहरूमा विश्लेषण ट्याबले के जानकारी प्रदान गर्दछ?
- प्रयोगकर्ताहरूले कसरी आफ्नो प्रशिक्षण डेटा AutoML तालिकाहरूमा आयात गर्न सक्छन्?
- AutoML तालिकाहरूले ह्यान्डल गर्न सक्ने विभिन्न डेटा प्रकारहरू के हुन्?