エピソード
AutoML を使用して ML ヒーローになる方法について説明します
自動 ML は Machine ラーニング の新たな分野であり、データ サイエンティストが生産性を向上させる一方で、データ サイエンスに関する知識がほとんどない開発者が、トレーニング アルゴリズムの選択、構成、ハイパーパラメーター調整の複雑さを理解することなく、Machine ラーニング モデルとソリューションを構築するのに役立ちます。 Azure Machine ラーニングの機能を使用すると、データセットと、解決する ML の問題などのいくつかの構成パラメーターを使用して、予測を行うために使用できるトレーニング済みの高品質の機械学習モデルを取得できます。 このセッションでは、シナリオに応じて使用する最適なアプローチとツールを特定しながら、自動 ML (SDK と UI) を使用する方法について説明します。
AI ショーのお気に入りのリンク:
- 新しいエピソードを見逃さないで、AI ショーをサブスクライブする
- 無料アカウントを作成する (Azure)
自動 ML は Machine ラーニング の新たな分野であり、データ サイエンティストが生産性を向上させる一方で、データ サイエンスに関する知識がほとんどない開発者が、トレーニング アルゴリズムの選択、構成、ハイパーパラメーター調整の複雑さを理解することなく、Machine ラーニング モデルとソリューションを構築するのに役立ちます。 Azure Machine ラーニングの機能を使用すると、データセットと、解決する ML の問題などのいくつかの構成パラメーターを使用して、予測を行うために使用できるトレーニング済みの高品質の機械学習モデルを取得できます。 このセッションでは、シナリオに応じて使用する最適なアプローチとツールを特定しながら、自動 ML (SDK と UI) を使用する方法について説明します。
AI ショーのお気に入りのリンク:
- 新しいエピソードを見逃さないで、AI ショーをサブスクライブする
- 無料アカウントを作成する (Azure)
ご意見およびご提案がある場合は、 こちらから問題を送信してください。