Trainieren von Experimenten
Als Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen bezeichnet man das Einlesen von Daten in Algorithmen, damit diese Muster in den Daten lernen. Nach dem anfänglichen Training mit den Daten können Sie anhand der generierten Metriken viel über die Modelle lernen. Sie sollten damit rechnen, dass es zahlreiche Iterationen zur Verfeinerung und erneutem Training braucht, bis Ihr Modell gut genug für eine Bereitstellung ist.
Anforderungen und Berechtigungen
Weitere Informationen über die Benutzeranforderungen für die Arbeit mit ML-Experimenten finden Sie unter Arbeiten mit Experimenten.
Ausführen des Experimenttrainings
Gehen Sie folgendermaßen vor:
- Erstellen und konfigurieren Sie ein neues Experiment oder öffnen Sie ein Experiment im Katalog.
-
Klicken Sie unten rechts auf dem Bildschirm auf Experiment ausführen, um mit dem Training zu beginnen.
(Um danach neue Versionen zu erstellen, klicken Sie bei geöffnetem Experimentkonfigurationsfenster auf Neue Version).
Nachdem das Training abgeschlossen ist, werden die Modellmetriken angezeigt. Sie sind jetzt bereit, die Modelle anzuzeigen und zu verfeinern. Weitere Informationen finden Sie unter Überprüfen der Modelle und Verfeinern von Modellen.
Verwalten von Trainingsaufträgen
Mandantenadministratoren können Experimenttrainingsaufträge über die Verwaltungskonsole anhalten oder abbrechen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten von Experimenten und ML-Bereitstellungen.
Konfigurieren von Benachrichtigungen
Sie können Benachrichtigungen erhalten, wenn das Training eines einzelnen Modells abgeschlossen ist und wenn das Training aller Modelle in einer Experimentversion abgeschlossen ist. Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren von Benachrichtigungen für Qlik AutoML.