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Video: Was ist h2o AutoML?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
H2O AutoML Lernprogramm. AutoML ist eine Funktion in H2O die den Prozess der Erstellung einer großen Anzahl von Modellen automatisiert, mit dem Ziel, das "beste" Modell ohne Vorkenntnisse oder Aufwand des Data Scientists zu finden.
Wie verwenden Sie AutoML?
AutoML Vision API-Tutorial
- Schritt 1: Erstellen Sie das Blumen-Dataset.
- Schritt 2: Bilder in den Datensatz importieren.
- Schritt 3: Erstellen (trainieren) Sie das Modell.
- Schritt 4: Bewerten Sie das Modell.
- Schritt 5: Verwenden Sie ein Modell, um eine Vorhersage zu treffen.
- Schritt 6: Löschen Sie das Modell.
In ähnlicher Weise, was ist H2O Machine Learning? H2O ist ein vollständig Open Source, verteiltes In-Memory maschinelles Lernen Plattform mit linearer Skalierbarkeit. H2O unterstützt die am weitesten verbreiteten statistischen & maschinelles Lernen Algorithmen einschließlich Gradient Boosted Maschinen , verallgemeinerte lineare Modelle, tiefes Lernen und mehr.
Wie gut ist AutoML davon?
Während ihr eigenes Modell, das auf TensorFlow trainiert wurde, eine Genauigkeit von 75 % erreichte, AutoML Das Sehen im erweiterten Modus mit 50.000 Trainingsbildern erreichte eine Genauigkeit von 91,3%, was einer Steigerung von satten 15% entspricht. Mit solch erstaunlichen Ergebnissen hat Mercari integrierte AutoML in ihre Systeme.
Wie verwende ich H2O-Flow?
Laufende Zellen
- Um alle Zellen im Schema auszuführen, klicken Sie auf das Menü Schema und dann auf Alle Zellen ausführen.
- Um die aktuelle Zelle und alle nachfolgenden Zellen auszuführen, klicken Sie auf das Menü Flow und dann auf Alle darunter liegenden Zellen ausführen.
- Um eine einzelne Zelle in einem Flow auszuführen, vergewissern Sie sich, dass sich die Zelle im Bearbeitungsmodus befindet (siehe Verwenden des Bearbeitungsmodus), dann: Drücken Sie Strg+Eingabe. oder.
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Wie gut ist AutoML?
Google AutoML ist eine gute Möglichkeit, zwischen vielen Modellen zu suchen, um das beste auszuwählen. Sie brauchen immer noch Leute, die einen Großteil der Arbeit meiner Machine-Learning-Experten in Unternehmen erledigen. Entwerfen Sie neue Algorithmen: Es gibt viele Dinge, zu denen aktuelle Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen nicht in der Lage sind