Experimentos de treinamento
O treinamento de modelos de aprendizado de máquina significa alimentar dados para algoritmos e deixá-los aprender padrões nos dados. Após o treinamento inicial sobre os dados, você aprenderá muito sobre os modelos a partir das métricas geradas. Espere que sejam necessárias muitas iterações de refinamento e retreinamento antes de você ter um modelo bom o suficiente para implementar.
Requisitos e permissões
Para saber mais sobre os requisitos do usuário para trabalhar com experimentos de ML, consulte Trabalhando com experimentos.
Executando treinamento experimental
Faça o seguinte:
- Crie e configure um novo experimento ou abra um experimento no Catálogo.
-
No canto inferior direito da tela, clique em Executar experimento para iniciar o treinamento.
(Para criar novas versões depois disso, clique em Nova versão quando o painel de configuração do experimento estiver aberto.)
Quando o treinamento é concluído, as métricas do modelo são exibidas. Agora você está pronto para revisar e refinar os modelos. Para obter mais informações, consulte Revisando modelos e Refinando modelos.
Gerenciando trabalhos de treinamento
Os administradores de locatários podem interromper ou cancelar trabalhos de treinamento de experimentos no Console de gerenciamento. Para obter mais informações, consulte Gerenciando experimentos e implantações de ML.
Configurando notificações
Você pode receber notificações quando o treinamento de um único modelo for concluído e quando o treinamento de todos os modelos em uma versão experimental for concluído. Para obter mais informações, consulte Configurando notificações para o Qlik AutoML.