Vai al contenuto principale Passa a contenuto complementare

Training degli esperimenti

Addestrare modelli di machine learning significa inserire dati negli algoritmi in modo da permettere loro di apprendere modelli nei dati. Dopo il training iniziale sui dati, si imparerà molto sui modelli dalle metriche generate. Sono richieste svariate ripetizioni di perfezionamento e riqualificazione prima di avere un modello sufficientemente valido da poter essere distribuito.

Requisiti e autorizzazioni

Per maggiori informazioni sui requisiti utente per l'utilizzo degli esperimenti di ML, vedere Utilizzo degli esperimenti.

Esecuzione di training degli esperimenti

  1. Creare e configurare un nuovo esperimento o aprirne uno dal Catalogo.
  2. In basso a destra, fare clic su Esegui esperimento per avviare il training.

    (Per creare nuove versioni una volta completata questa operazione, fare clic su Nuova versione quando si apre il pannello di configurazione dell'esperimento.)

Al termine del training, vengono visualizzate le metriche del modello. Ora si è pronti a rivedere e perfezionare i modelli. Per ulteriori informazioni, vedere Revisione dei modelli e Affinamento dei modelli.

Gestione dei processi di training

Gli amministratori tenant possono interrompere o annullare i processi di training degli esperimenti da Console di gestione. Per ulteriori informazioni, vedere Gestione di esperimenti e distribuzioni ML.

Configurazione delle notifiche

È possibile ricevere notifiche quando viene completato il training di un singolo modello e quando viene completato il training di tutti i modelli di una versione dell'esperimento. Per ulteriori informazioni, vedere Configurazione delle notifiche per Qlik AutoML.

Ulteriori informazioni

Hai trovato utile questa pagina?

Se riscontri problemi con questa pagina o con il suo contenuto – un errore di battitura, un passaggio mancante o un errore tecnico – facci sapere come possiamo migliorare!