Povzetek
V tem vzorcu kode se naučite, kako uporabljati AutoAI za samodejno ustvarjanje Jupyter Notebooka, ki vsebuje kodo Python modela strojnega učenja. Nato raziščite, spremenite in ponovno usposobite cevovod modela z uporabo Pythona, preden model razmestite v IBM Watson® Machine Learning z API-ji Watson Machine Learning.
Opis
AutoAI je grafično orodje, ki je na voljo znotraj IBM Watson Studio in analizira vaš nabor podatkov, ustvari več cevovodov modelov in jih razvrsti na podlagi metrike, izbrane za težavo. Ta vzorec kode prikazuje razširjene funkcije AutoAI. Več osnovnega raziskovanja AutoAI za isti niz podatkov je zajeto v Ustvarite cevovode modelov strojnega učenja, da izberete najboljši model za svojo težavo tutorial.
Ko dokončate ta vzorec kode, razumete, kako:
- Izvedite poskus AutoAI
- Ustvarite in shranite zvezek Python
- Izvedite zvezek in analizirajte rezultate
- Izvedite spremembe in ponovno usposobite model z uporabo Watson Machine Learning SDK-jev
- Razmestite model z Watson Machine Learning znotraj prenosnega računalnika
Pretok
- Uporabnik predloži poskus AutoAI s privzetimi nastavitvami.
- Ustvari se več modelov cevovoda. Izbrani model cevovoda z lestvice najboljših se shrani kot Jupyter Notebook.
- Izvede se prenosni računalnik Jupyter in v prenosnem računalniku se ustvari spremenjen model cevovoda.
- Model cevovoda je razporejen v Watson Machine Learning z API-ji Watson Machine Learning.
navodila
Podrobna navodila dobite v readme mapa. Ta navodila pojasnjujejo, kako:
- Izvedite poskus AutoAI.
- Shranite beležnico, ki jo je ustvaril AutoAI.
- Naložite in zaženite zvezek.
- Razmestite in ocenite kot spletno storitev z instanco Watson Machine Learning.
Vir: https://developer.ibm.com/patterns/autoai-code-generation/
