值即模型误差大小的

raselbd223

他负责构建模型迭代训练并保存生成的模型代码以及学习到的参数。或者还可以对从训练集中提取的数据子集执行模型测试。测试结果被保存并最终发送到 进行审查。在训练和测试期间指标也会保存到 日志中从而提供对模型性能变化的实时洞察。最重要的是两个值准确度准确度即 百分比 有效性以及损失函数的平均度量越接近 越好。为三个子集中的每一个子集发布一对这样的度量。 为了使以这种方式训练的模型能够在分类操作时使用在调用分类过程时使用适当的参数来指示它就足够了。

该项目还提供了使用新数据部分训 电子邮件数据 练现有模型的机会。在这种情况下训练脚本会加载之前保存的模型然后以标准方式进行训练。训练后的模型文件单独保存在 中推理模型的新实例在 中注册。 显示机器学习模型的信息图 流程支持 作为一种编排工具不提供实现超出所选图形分支的条件执行和简单状态转换的广泛逻辑的可能性。甚至无法向状态添加新字段更不用说对 中的文件进行操作了。执行此类活动需要将 服务连接到状态机这允许执行任意代码。 非常适合此目的即能够在无服务器环境中执行预定义的短期函数的服务。




函数用于以下活动在两个进程中以略有不同的方式执行 验证输入参数并准备 机器的初始状态 在 中准备工作文件 成功完成流程后清理 和 数据目录中的工作数据。 此外在训练过程中 函数用于将训练期间创建的文件收集到公共输出目录中。 解决方案监控 和 使用两项服务来检查解决方案的安全性 配置 允许您根据 中选择的安全规则扫描所使用服务的配置的服务。通过服务报告可以快速分析是否存在问题以及服务配置是否正确。