Resumen
En este patrón de código, aprenda a usar AutoAI para generar automáticamente un Jupyter Notebook que contenga código Python de un modelo de aprendizaje automático. Luego, explore, modifique y vuelva a capacitar la canalización del modelo mediante Python antes de implementar el modelo en IBM Watson® Machine Learning mediante las API de Watson Machine Learning.
Descripción
AutoAI es una herramienta gráfica disponible dentro de IBM Watson Studio que analiza su conjunto de datos, genera varios canales de modelos y los clasifica según la métrica elegida para el problema. Este patrón de código muestra funciones ampliadas de AutoAI. La exploración AutoAI más básica para el mismo conjunto de datos se cubre en la Genere canalizaciones de modelos de aprendizaje automático para elegir el mejor modelo para su problema tutorial.
Cuando haya completado este patrón de código, comprenderá cómo:
- Ejecuta un experimento de AutoAI
- Generar y guardar un cuaderno de Python
- Ejecute el cuaderno y analice los resultados
- Realice cambios y reentrene el modelo utilizando Watson Machine Learning SDK
- Implemente el modelo utilizando Watson Machine Learning desde dentro del cuaderno
Flujo
- El usuario envía un experimento de AutoAI utilizando la configuración predeterminada.
- Se generan varios modelos de canalización. Un modelo de canalización de elección de la tabla de clasificación se guarda como un cuaderno de Jupyter.
- Se ejecuta el cuaderno de Jupyter y se genera un modelo de canalización modificado dentro del cuaderno.
- El modelo de canalización se implementa en Watson Machine Learning utilizando las API de Watson Machine Learning.
Instrucciones
Obtenga instrucciones detalladas en el readme archivo. Estas instrucciones explican cómo:
- Ejecute un experimento de AutoAI.
- Guarde el cuaderno generado por AutoAI.
- Cargue y ejecute el cuaderno.
- Implemente y puntúe como un servicio web utilizando una instancia de Watson Machine Learning.
Fuente: https://developer.ibm.com/patterns/autoai-code-generation/
