実験のトレーニング

機械学習モデルのトレーニングとは、アルゴリズムにデータをフィードし、データのパターンを学習させることです。データの最初のトレーニングの後、生成されたメトリクスからモデルについて多くのことを学ぶことができます。問題なく展開できるモデルを完成させるまでには、改良と再トレーニングを何度も繰り返す必要があります。

要件と権限

ML 実験を操作するためのユーザー要件については、「実験の作業」を参照してください。

実験のトレーニングを実行する

次の手順を実行します。

1. 新しい実験を作成して構成するか、カタログから実験を開きます。

2. 画面右下の [実験を実行] をクリックして、トレーニングを開始します。

   (これ以降に新しいバージョンを作成する場合は、実験構成パネルが開いているときに、[新しいバージョン] をクリックします。

トレーニングが完了すると、モデル メトリクスが表示されます。これで、モデルを確認して改良する準備が整いました。詳細については、「モデルのレビュー」および「モデルの改良」を参照してください。

トレーニングジョブの管理

テナント管理者は、管理コンソール から実験のトレーニング ジョブを停止またはキャンセルできます。詳細については、「管理実験と ML 展開」を参照してください。

通知の構成

1 つのモデルのトレーニングが完了したとき、および実験バージョンのすべてのモデルのトレーニングが完了したときに、通知を受け取ることができます。詳細については、「AutoML の通知の構成Qlik 」を参照してください。