Обзор
В этом шаблоне кода вы узнаете, как использовать AutoAI для автоматического создания блокнота Jupyter, содержащего код Python модели машинного обучения. Затем изучите, измените и повторно обучите конвейер модели с помощью Python перед развертыванием модели в IBM Watson® Machine Learning с использованием API-интерфейсов Watson Machine Learning.
Описание
AutoAI - это графический инструмент, доступный в IBM Watson Studio, который анализирует ваш набор данных, генерирует несколько конвейеров модели и ранжирует их на основе метрики, выбранной для проблемы. Этот шаблон кода демонстрирует расширенные возможности AutoAI. Более базовое исследование AutoAI для того же набора данных описано в Создавайте конвейеры моделей машинного обучения, чтобы выбрать лучшую модель для вашей проблемы учебное пособие.
Когда вы завершили этот шаблон кода, вы понимаете, как:
- Запустите эксперимент AutoAI
- Создание и сохранение записной книжки Python
- Запустите блокнот и проанализируйте результаты
- Внесите изменения и переобучите модель с помощью Watson Machine Learning SDK.
- Разверните модель с помощью Watson Machine Learning из записной книжки.
Поток
- Пользователь отправляет эксперимент AutoAI с настройками по умолчанию.
- Создается несколько моделей трубопроводов. Модель конвейера, выбранная из таблицы лидеров, сохраняется как блокнот Jupyter.
- Выполняется Jupyter Notebook, и в нем создается измененная модель конвейера.
- Модель конвейера развертывается в Watson Machine Learning с использованием API-интерфейсов Watson Machine Learning.
инструкции
Получить подробные инструкции в ридми файл. Эти инструкции объясняют, как:
- Запустите эксперимент AutoAI.
- Сохраните записную книжку, созданную AutoAI.
- Загрузите и запустите блокнот.
- Разверните и оцените как веб-службу с помощью экземпляра Watson Machine Learning.
Источник: https://developer.ibm.com/patterns/autoai-code-generation/
