Обучение экспериментов
Обучение моделей машинного обучения представляло собой процесс передачи данных алгоритмам, чтобы научить их выявлять закономерности в данных. После первого обучения на основе данных вы получите подробное представление о моделях по сгенерированным метрикам. Прежде чем получить модель, достаточно хорошую для развертывания, нужно быть готовым к тому, что придется выполнить много итераций уточнения и переобучения.
Требования и разрешения
Для получения дополнительной информации о требованиях, предъявляемых к пользователю для работы с экспериментами машинного обучения, см. раздел Работа с экспериментами.
Запуск обучения эксперимента
Выполните следующие действия.
- Создайте и настройте новый эксперимент или откройте эксперимент из каталога.
-
Нажмите Запустить эксперимент в правой нижней части экрана, чтобы запустить обучение.
(Чтобы создать после этого новые версии, щелкните Новая версия, когда открыта панель конфигурации эксперимента.)
По окончании обучения отображаются метрики модели. Теперь модель готова для анализа и уточнения. Для получения дополнительной информации см. разделы Анализ моделей и Уточнение моделей.
Управление заданиями обучения
Администраторы клиента могут останавливать или отменять задания для обучения эксперимента в консоли управления Консоль управления. Для получения дополнительной информации см. раздел Управление экспериментами и развертываниями машинного обучения.
Настройка уведомлений
Вы можете получать уведомления о завершении обучения одной модели и о завершении обучения всех моделей в версии эксперимента. Для получения дополнительной информации см. Настройка уведомлений для Qlik AutoML.