Creación y publicación de un modelo entrenado en la interfaz de usuario

En Adobe Experience Platform Data Science Workspace, se crea un modelo de aprendizaje automático mediante la incorporación de una fórmula existente que es adecuada para la intención del modelo. A continuación, el modelo es entrenado y evaluado para optimizar su eficacia y eficiencia operativa mediante el ajuste de sus hiperparámetros asociados. Las fórmulas son reutilizables, lo que significa que se pueden crear varios modelos y adaptarlos a propósitos específicos con una sola fórmula.

Este tutorial recorre los pasos para crear, entrenar, evaluar y publicar un modelo con una fórmula realizada con el bloc de notas JupyterLab Recipe Builder.

VÍDEO

[ !INFO]

Este vídeo es parte de un curso, Introducción a Data Science Workspace para científicos de datos, disponible de forma gratuita para el Experience League.

Recursos adicionales

En Adobe Experience Platform Data Science Workspace, se crea un modelo de aprendizaje automático mediante la incorporación de una fórmula existente que es adecuada para la intención del modelo. A continuación, el modelo es entrenado y evaluado para optimizar su eficacia y eficiencia operativa mediante el ajuste de sus hiperparámetros asociados. Las fórmulas son reutilizables, lo que significa que se pueden crear varios modelos y adaptarlos a propósitos específicos con una sola fórmula.

Este tutorial recorre los pasos para crear, entrenar, evaluar y publicar un modelo con una fórmula realizada con el bloc de notas JupyterLab Recipe Builder.

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