สรุป
ในรูปแบบโค้ดนี้ เรียนรู้วิธีใช้ AutoAI เพื่อสร้าง Jupyter Notebook โดยอัตโนมัติซึ่งมีโค้ด Python ของโมเดล Machine Learning จากนั้น สำรวจ แก้ไข และฝึกอบรมไปป์ไลน์โมเดลโดยใช้ Python ก่อนที่จะปรับใช้โมเดลใน IBM Watson® Machine Learning โดยใช้ Watson Machine Learning API
รายละเอียด
AutoAI เป็นเครื่องมือกราฟิกที่มีอยู่ใน IBM Watson Studio ซึ่งจะวิเคราะห์ชุดข้อมูลของคุณ สร้างไปป์ไลน์แบบจำลองหลายแบบ และจัดอันดับตามหน่วยเมตริกที่เลือกสำหรับปัญหา รูปแบบโค้ดนี้แสดงคุณสมบัติเพิ่มเติมของ AutoAI การสำรวจ AutoAI ขั้นพื้นฐานเพิ่มเติมสำหรับชุดข้อมูลเดียวกันจะครอบคลุมอยู่ใน สร้างไปป์ไลน์โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเลือกโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับปัญหาของคุณ เกี่ยวกับการสอน
เมื่อคุณเสร็จสิ้นรูปแบบโค้ดนี้ คุณจะเข้าใจวิธี:
- เรียกใช้การทดสอบ AutoAI
- สร้างและบันทึกสมุดบันทึก Python
- ดำเนินการสมุดบันทึกและวิเคราะห์ผลลัพธ์
- ทำการเปลี่ยนแปลงและฝึกโมเดลใหม่โดยใช้ Watson Machine Learning SDK
- ปรับใช้โมเดลโดยใช้ Watson Machine Learning จากภายในสมุดบันทึก
ไหล
- ผู้ใช้ส่งการทดสอบ AutoAI โดยใช้การตั้งค่าเริ่มต้น
- มีการสร้างโมเดลไปป์ไลน์หลายแบบ โมเดลไปป์ไลน์ที่เลือกจากลีดเดอร์บอร์ดจะถูกบันทึกเป็น Jupyter Notebook
- Jupyter Notebook ถูกดำเนินการ และสร้างโมเดลไปป์ไลน์ที่แก้ไขแล้วภายในสมุดบันทึก
- โมเดลไปป์ไลน์ถูกปรับใช้ใน Watson Machine Learning โดยใช้ Watson Machine Learning API
คำแนะนำ
รับคำแนะนำโดยละเอียดใน README ไฟล์. คำแนะนำเหล่านี้อธิบายวิธี:
- เรียกใช้การทดสอบ AutoAI
- บันทึกสมุดบันทึกที่สร้างโดย AutoAI
- โหลดและใช้งานโน้ตบุ๊ก
- ปรับใช้และให้คะแนนเป็นบริการเว็บโดยใช้อินสแตนซ์ Watson Machine Learning
ที่มา: https://developer.ibm.com/patterns/autoai-code-generator/
