Этот браузер больше не поддерживается.
Выполните обновление до Microsoft Edge, чтобы воспользоваться новейшими функциями, обновлениями для системы безопасности и технической поддержкой.
Специалист по обработке и анализу данных хочет запустить скрипт в качестве задания команды, чтобы обучить модель PyTorch, задав гиперпараметры размера пакета и скорости обучения заданным значениям при каждом запуске задания. Что нужно сделать специалистом по обработке и анализу данных?
Создайте несколько файлов скриптов — по одному для каждого размера пакета и сочетания скорости обучения, которые вы хотите использовать.
Настройте свойства размера пакета и скорости обучения командного задания перед его отправкой.
Добавьте аргументы для размера пакета и скорости обучения в скрипт и задайте их в свойстве команды командной задачи.
Специалист по обработке и анализу данных обучил модель в записной книжке. Модель должна переобучаться каждую неделю на новых данных. Что следует делать специалисту по обработке и анализу данных, чтобы сделать код готовым к работе?
Скопируйте и вставьте код из каждой ячейки в скрипт.
Преобразуйте код в одну функцию в скрипте, который считывает данные и обучает модель.
Преобразуйте код в несколько функций в скрипте, который считывает данные и обучает модель.
Дата-сайентист обучает модель регрессии и хочет отслеживать производительность модели, сохраняя корневую квадратную ошибку (RMSE) в ходе эксперимента. Какой метод можно использовать для регистрации RMSE?
mlflow.log_param()
mlflow.log_artifact()
mlflow.log_metric()
Когда специалист по обработке и анализу данных включает автологирование MLflow, где можно найти все ресурсы модели?
В папке модели в разделе "Выходные данные + журналы".
В папке выходных данных в разделе "Выходные данные + журналы".
В папке модели в категории Metrics.
Вы должны ответить на все вопросы перед проверкой.
Были ли сведения на этой странице полезными?
Нужна помощь с этой темой?
Хотите попробовать использовать Ask Learn для уточнения или руководства по этой теме?