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Video: ¿Qué es H2O AutoML?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
H2O AutoML Tutorial. AutoML es una función en H2O que automatiza el proceso de construcción de una gran cantidad de modelos, con el objetivo de encontrar el "mejor" modelo sin ningún conocimiento o esfuerzo previo por parte del Data Scientist.
Asimismo, ¿cómo se usa AutoML?
Tutorial de la API de AutoML Vision
- Paso 1: crea el conjunto de datos de Flowers.
- Paso 2: Importa imágenes al conjunto de datos.
- Paso 3: Crea (entrena) el modelo.
- Paso 4: Evalúe el modelo.
- Paso 5: usa un modelo para hacer una predicción.
- Paso 6: Elimina el modelo.
Del mismo modo, ¿qué es el aprendizaje automático de H2O? H2O es una fuente totalmente abierta, distribuida en memoria aprendizaje automático plataforma con escalabilidad lineal. H2O admite las estadísticas y aprendizaje automático algoritmos que incluyen gradiente impulsado máquinas , modelos lineales generalizados, aprendizaje profundo y más.
Por lo tanto, ¿qué tan bueno es AutoML?
Si bien su propio modelo, entrenado en TensorFlow, logró una precisión del 75%, AutoML La visión en modo avanzado con 50, 000 imágenes de entrenamiento logró una precisión del 91,3%, lo que representa un enorme aumento del 15%. Con resultados tan asombrosos, Mercari ha integrado AutoML en sus sistemas.
¿Cómo utilizo el flujo de agua?
Ejecución de células
- Para ejecutar todas las celdas del flujo, haga clic en el menú Flujo y luego en Ejecutar todas las celdas.
- Para ejecutar la celda actual y todas las celdas subsiguientes, haga clic en el menú Flujo, luego haga clic en Ejecutar todas las celdas a continuación.
- Para ejecutar una celda individual en un flujo, confirme que la celda está en modo de edición (consulte Uso del modo de edición), luego: presione Ctrl + Enter. o.
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¿Qué tan bueno es AutoML?
Google AutoML es una buena forma de buscar entre muchos modelos para elegir cuál es el mejor. Todavía necesita que la gente haga gran parte del trabajo que realizan mis expertos en aprendizaje automático en las empresas. Diseñar nuevos algoritmos: hay muchas cosas que los algoritmos actuales de aprendizaje automático y aprendizaje profundo son incapaces de hacer