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Vídeo: O que é h2o AutoML?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52
H2O AutoML Tutorial. AutoML é uma função em H2O que automatiza o processo de construção de um grande número de modelos, com o objetivo de encontrar o "melhor" modelo sem qualquer conhecimento prévio ou esforço do Cientista de Dados.
Da mesma forma, como você usa o AutoML?
Tutorial da API AutoML Vision
- Etapa 1: crie o conjunto de dados Flowers.
- Etapa 2: importar imagens para o conjunto de dados.
- Etapa 3: Crie (treine) o modelo.
- Etapa 4: Avalie o modelo.
- Etapa 5: use um modelo para fazer uma previsão.
- Etapa 6: Exclua o modelo.
Da mesma forma, o que é aprendizado de máquina h2o? H2O é um código totalmente aberto, distribuído na memória aprendizado de máquina plataforma com escalabilidade linear. H2O suporta os dados estatísticos e mais amplamente usados aprendizado de máquina algoritmos incluindo gradiente impulsionado maquinas , modelos lineares generalizados, aprendizado profundo e mais.
Aqui, quão bom é o AutoML?
Enquanto seu próprio modelo treinado no TensorFlow alcançou uma precisão de 75%, AutoML A visão no modo avançado com 50.000 imagens de treinamento alcançou uma precisão de 91,3%, o que é um aumento colossal de 15%. Com resultados surpreendentes, a Mercari integrou AutoML em seus sistemas.
Como faço para usar o fluxo de água?
Células em funcionamento
- Para executar todas as células no fluxo, clique no menu Fluxo e em Executar todas as células.
- Para executar a célula atual e todas as células subsequentes, clique no menu Fluxo e em Executar todas as células abaixo.
- Para executar uma célula individual em um fluxo, confirme se a célula está no Modo de Edição (consulte Usando o Modo de Edição) e: pressione Ctrl + Enter. ou.
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Para verificar seu saldo de água: Pay Go Plans: disque * 777 # e pressione 'enviar' / 'call' Planos mensais: disque * 777 * 1 # e pressione 'send' / 'call'
O AutoML é bom?
O Google AutoML é uma boa maneira de pesquisar entre muitos modelos para escolher qual é o melhor. Você ainda precisa de pessoas para fazer muito do trabalho feito por meus especialistas em aprendizado de máquina nas empresas. Projetar novos algoritmos: há muitas coisas que os algoritmos de aprendizado de máquina e de aprendizado profundo atuais são incapazes de