Épisode
Comment utiliser Azure ML pour une sélection et une caractérisation de modèle optimales ? (19 sur 28)
Pendant l’apprentissage, Azure Machine Learning service crée un certain nombre de pipelines parallèles qui testent différents algorithmes et paramètres. Lors de la configuration de vos expériences, vous pouvez activer la caractérisation avancée du paramètre, qui peut vous aider à utiliser des propre automatiques de données propre sing, de préparation et de transformation pour générer des fonctionnalités synthétiques.
Pendant l’apprentissage, Azure Machine Learning service crée un certain nombre de pipelines parallèles qui testent différents algorithmes et paramètres. Lors de la configuration de vos expériences, vous pouvez activer la caractérisation avancée du paramètre, qui peut vous aider à utiliser des propre automatiques de données propre sing, de préparation et de transformation pour générer des fonctionnalités synthétiques.
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