Quali opzioni sono disponibili per impostare un budget per la formazione in AutoML Tables?
L'impostazione di un budget per la formazione in AutoML Tables comporta diverse opzioni che consentono agli utenti di controllare la quantità di risorse assegnate al processo di formazione. Queste opzioni sono progettate per ottimizzare il compromesso tra prestazioni del modello e costo, consentendo agli utenti di raggiungere il livello di precisione desiderato entro i limiti di budget.
La prima opzione disponibile per impostare un budget di formazione è il parametro "budget_milli_node_hours". Questo parametro rappresenta la quantità totale di risorse di calcolo da usare per l'addestramento, misurata in millinodi di ore. Determina la durata massima del processo formativo e ne incide indirettamente sul costo. Regolando questo parametro, gli utenti possono specificare il compromesso desiderato tra accuratezza del modello e costo. Un valore più alto assegnerà più risorse al processo di formazione, con potenziale conseguente maggiore precisione ma anche costi più elevati.
Un'altra opzione è il parametro "budget", che rappresenta il massimo costo di formazione che l'utente è disposto a sostenere. Questo parametro consente agli utenti di impostare un limite rigido al costo della formazione, garantendo che le risorse assegnate non superino il budget specificato. Il servizio AutoML Tables regolerà automaticamente il processo di addestramento per rientrare nel budget specificato, ottimizzando l'allocazione delle risorse per ottenere la massima precisione possibile entro i limiti dati.
Oltre a queste opzioni, AutoML Tables offre anche la possibilità di impostare un numero minimo di valutazioni del modello utilizzando il parametro "model_evaluation_count". Questo parametro determina il numero minimo di volte in cui il modello deve essere valutato durante il processo di addestramento. Impostando un valore più elevato, gli utenti possono garantire che il modello venga valutato e messo a punto in modo approfondito, portando potenzialmente a una maggiore precisione. Tuttavia, è importante notare che l'aumento del numero di valutazioni aumenterà anche il costo complessivo della formazione.
Inoltre, AutoML Tables offre la possibilità di specificare l'obiettivo di ottimizzazione desiderato tramite il parametro "optimization_objective". Questo parametro consente agli utenti di definire la metrica che desiderano ottimizzare durante il processo di formazione, come accuratezza, precisione, richiamo o punteggio F1. Impostando l'obiettivo di ottimizzazione, gli utenti possono guidare il processo di formazione verso il raggiungimento degli obiettivi prestazionali desiderati all'interno del budget assegnato.
Infine, AutoML Tables offre la flessibilità di adeguare il budget di formazione dopo l'inizio della formazione iniziale. Gli utenti possono monitorare i progressi della formazione e prendere decisioni informate sulla base dei risultati intermedi. Se il modello non soddisfa la precisione desiderata all'interno del budget allocato, gli utenti possono prendere in considerazione l'aumento del budget di formazione per allocare più risorse e migliorare le prestazioni del modello.
Per riassumere, le opzioni disponibili per l'impostazione di un budget di formazione in AutoML Tables includono il parametro "budget_milli_node_hours", il parametro "budget", il parametro "model_evaluation_count", il parametro "optimization_objective" e la possibilità di modificare il budget durante il processo di formazione . Queste opzioni offrono agli utenti la flessibilità necessaria per controllare l'allocazione delle risorse e ottimizzare il compromesso tra prestazioni e costi del modello.
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