¿Qué opciones están disponibles para establecer un presupuesto de capacitación en AutoML Tables?
Establecer un presupuesto de capacitación en AutoML Tables implica varias opciones que permiten a los usuarios controlar la cantidad de recursos asignados al proceso de capacitación. Estas opciones están diseñadas para optimizar el equilibrio entre el rendimiento y el costo del modelo, lo que permite a los usuarios lograr el nivel deseado de precisión dentro de las limitaciones de su presupuesto.
La primera opción disponible para establecer un presupuesto de formación es el parámetro "budget_milli_node_hours". Este parámetro representa la cantidad total de recursos informáticos que se utilizarán para el entrenamiento, medidos en horas de milinodos. Determina la duración máxima del proceso de formación e indirectamente incide en el coste. Al ajustar este parámetro, los usuarios pueden especificar el compromiso deseado entre la precisión del modelo y el costo. Un valor más alto asignará más recursos al proceso de capacitación, lo que podría resultar en una mayor precisión pero también en un costo más alto.
Otra opción es el parámetro "presupuesto", que representa el coste máximo de formación en el que el usuario está dispuesto a incurrir. Este parámetro permite a los usuarios establecer un límite estricto en el costo de la capacitación, asegurando que los recursos asignados no excedan el presupuesto especificado. El servicio de AutoML Tables ajustará automáticamente el proceso de capacitación para que se ajuste al presupuesto especificado, optimizando la asignación de recursos para lograr la mayor precisión posible dentro de las restricciones dadas.
Además de estas opciones, AutoML Tables también ofrece la posibilidad de establecer una cantidad mínima de evaluaciones de modelos mediante el parámetro "model_e Evaluation_count". Este parámetro determina el número mínimo de veces que se debe evaluar el modelo durante el proceso de entrenamiento. Al establecer un valor más alto, los usuarios pueden asegurarse de que el modelo se evalúe y ajuste minuciosamente, lo que podría conducir a una mayor precisión. Sin embargo, es importante tener en cuenta que aumentar el número de evaluaciones también aumentará el costo total de capacitación.
Además, AutoML Tables ofrece la opción de especificar el objetivo de optimización deseado a través del parámetro "optimization_objective". Este parámetro permite a los usuarios definir la métrica que desean optimizar durante el proceso de entrenamiento, como exactitud, precisión, recuperación o puntaje F1. Al establecer el objetivo de optimización, los usuarios pueden guiar el proceso de capacitación hacia el logro de los objetivos de rendimiento deseados dentro del presupuesto asignado.
Por último, AutoML Tables brinda la flexibilidad de ajustar el presupuesto de capacitación una vez que ha comenzado la capacitación inicial. Los usuarios pueden monitorear el progreso del entrenamiento y tomar decisiones informadas basadas en los resultados intermedios. Si el modelo no cumple con la precisión deseada dentro del presupuesto asignado, los usuarios pueden considerar aumentar el presupuesto de capacitación para asignar más recursos y mejorar el rendimiento del modelo.
Para resumir, las opciones disponibles para establecer un presupuesto de capacitación en AutoML Tables incluyen el parámetro "budget_milli_node_hours", el parámetro "presupuesto", el parámetro "model_e Evaluation_count", el parámetro "optimization_objective" y la capacidad de ajustar el presupuesto durante el proceso de capacitación. . Estas opciones brindan a los usuarios la flexibilidad de controlar la asignación de recursos y optimizar el equilibrio entre el rendimiento y el costo del modelo.
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