Entrenar los experimentos
Entrenar modelos de aprendizaje automático (machine learning) significa alimentar datos a algoritmos y permitirles aprender patrones que se dan en los datos. Después del 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 implementar.
Requisitos y permisos
Si desea más información sobre los requisitos del usuario para trabajar con experimentos de ML, vea Trabajar con experimentos.
Ejecución de 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 crear nuevas versiones después de esto, haga clic en Nueva versión cuando el panel de configuración del experimento esté abierto).
Cuando finaliza el entrenamiento, se muestran las métricas del modelo. Ahora ya está listo para revisar y perfeccionar los modelos. Para obtener más información, vea Revisar los modelos y Refinar los modelos.
Administrar los trabajos de entrenamiento
Los administradores de un espacio empresarial inquilino pueden detener o cancelar trabajos de entrenamiento de experimentos desde la Consola de gestión. Para más información, vea Administrar experimentos e implementaciones de ML.
Configurar notificaciones
Puede recibir notificaciones cuando se completa el entrenamiento de un solo modelo y cuando se completa el entrenamiento de todos los modelos en una versión experimental. Para más información, vea Configurar notificaciones para Qlik AutoML.