Entrenar los experimentos
Entrenar modelos de aprendizaje automático (machine learning) significa alimentar de datos a algoritmos y permitirles aprender patrones que se dan en los datos. Tras el entrenamiento inicial en los datos, aprenderá mucho sobre los modelos a partir de las métricas generadas. Espere muchas iteraciones de refinamiento y reentrenamiento antes de tener un modelo que sea lo suficientemente bueno para implementarlo.
Requisitos y permisos
Si desea más información sobre los requisitos de usuario para trabajar con experimentos de ML, consulte Trabajar con experimentos.
Ejecución de un entrenamiento experimental
Haga lo siguiente:
- Cree y configure un nuevo experimento o abra un experimento desde el Catálogo.
-
En la parte inferior derecha de la pantalla, haga clic en Ejecutar experimento para iniciar el entrenamiento.
(Para las versiones siguientes, el botón mostrará Ejecución v2, Ejecución v3, etc.).
Cuando finaliza el entrenamiento, las métricas del modelo aparecen como disponibles. Ahora ya está listo para revisar y perfeccionar los modelos. Para obtener más información, consulte Revisar los modelos y Perfeccionamiento de los modelos.
Administrar las tareas de entrenamiento
Los administradores de un espacio empresarial inquilino pueden detener o cancelar trabajos de entrenamiento de experimentos desde el centro de actividades Administración.Para más información, vea Administrar Qlik AutoML.
Configurar notificaciones
Puede recibir notificaciones cuando se completa el entrenamiento de un solo modelo y cuando se completa el entrenamiento de todos los modelos de una versión experimental. Para obtener más información, consulte Configurar notificaciones para Qlik AutoML.