Uczenie eksperymentów
Uczenie modeli uczenia maszynowego oznacza dostarczanie danych do algorytmów i umożliwienie uczenia się wzorców w tych danych. Gdy modele nauczą się wstępnie na podstawie danych, możesz się o nich dużo dowiedzieć z wygenerowanych wskaźników. Można się spodziewać, że zanim model będzie wystarczająco dobry do wdrożenia, będzie wymagać wielokrotnego doskonalenia i ponownego uczenia.
Wymagania i uprawnienia
Więcej informacji na temat wymagań dotyczących użytkowników w kontekście pracy z eksperymentami uczenia maszynowego zawiera temat Praca z eksperymentami.
Uruchamianie uczenia eksperymentu
Wykonaj następujące czynności:
- Utwórz i skonfiguruj nowy eksperyment lub otwórz eksperyment z Katalogu.
-
W prawym dolnym rogu ekranu kliknij Uruchom eksperyment, aby rozpocząć uczenie.
(Aby później utworzyć nowe wersje, kliknij Nowa wersja, gdy panel konfiguracji eksperymentu będzie otwarty).
Po zakończeniu uczenia zostaną wyświetlone wskaźniki modelu. Możesz teraz przejrzeć i udoskonalić modele. Więcej informacji zawierają tematy Sprawdzanie modeli oraz Ulepszanie modeli.
Zarządzanie zadaniami uczenia
Administratorzy dzierżawy mogą zatrzymywać lub anulować zadania uczenia eksperymentów z poziomu funkcji Konsola zarządzania. Więcej informacji zawiera temat Zarządzanie eksperymentami i wdrożeniami ML.
Konfigurowanie powiadomień
Możesz otrzymywać powiadomienia o zakończeniu uczenia pojedynczego modelu oraz o zakończeniu uczenia wszystkich modeli w wersji eksperymentu. Więcej informacji zawiera temat Konfigurowanie powiadomień dla Qlik AutoML.