ऑटोएमएल टेबल्स में प्रशिक्षण बजट निर्धारित करने के लिए कौन से विकल्प उपलब्ध हैं?
ऑटोएमएल टेबल्स में प्रशिक्षण बजट निर्धारित करने में कई विकल्प शामिल होते हैं जो उपयोगकर्ताओं को प्रशिक्षण प्रक्रिया के लिए आवंटित संसाधनों की मात्रा को नियंत्रित करने की अनुमति देते हैं। ये विकल्प मॉडल प्रदर्शन और लागत के बीच व्यापार-बंद को अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जिससे उपयोगकर्ता अपने बजट बाधाओं के भीतर सटीकता के वांछित स्तर को प्राप्त करने में सक्षम हो सकते हैं।
प्रशिक्षण बजट निर्धारित करने के लिए उपलब्ध पहला विकल्प "बजट_मिली_नोड_घंटे" पैरामीटर है। यह पैरामीटर प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले गणना संसाधनों की कुल मात्रा का प्रतिनिधित्व करता है, जिसे मिलि-नोड घंटों में मापा जाता है। यह प्रशिक्षण प्रक्रिया की अधिकतम अवधि निर्धारित करता है और अप्रत्यक्ष रूप से लागत को प्रभावित करता है। इस पैरामीटर को समायोजित करके, उपयोगकर्ता मॉडल सटीकता और लागत के बीच वांछित व्यापार-बंद निर्दिष्ट कर सकते हैं। उच्च मूल्य प्रशिक्षण प्रक्रिया के लिए अधिक संसाधन आवंटित करेगा, जिसके परिणामस्वरूप संभावित रूप से उच्च सटीकता होगी लेकिन साथ ही उच्च लागत भी होगी।
एक अन्य विकल्प "बजट" पैरामीटर है, जो अधिकतम प्रशिक्षण लागत का प्रतिनिधित्व करता है जिसे उपयोगकर्ता खर्च करने को तैयार है। यह पैरामीटर उपयोगकर्ताओं को प्रशिक्षण की लागत पर एक कठोर सीमा निर्धारित करने की अनुमति देता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि आवंटित संसाधन निर्दिष्ट बजट से अधिक न हों। ऑटोएमएल टेबल्स सेवा निर्दिष्ट बजट के भीतर फिट होने के लिए प्रशिक्षण प्रक्रिया को स्वचालित रूप से समायोजित करेगी, दी गई बाधाओं के भीतर सर्वोत्तम संभव सटीकता प्राप्त करने के लिए संसाधन आवंटन को अनुकूलित करेगी।
इन विकल्पों के अलावा, ऑटोएमएल टेबल्स "model_evaluation_count" पैरामीटर का उपयोग करके न्यूनतम संख्या में मॉडल मूल्यांकन निर्धारित करने की क्षमता भी प्रदान करता है। यह पैरामीटर यह निर्धारित करता है कि प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान मॉडल का मूल्यांकन न्यूनतम कितनी बार किया जाना चाहिए। उच्च मान सेट करके, उपयोगकर्ता यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि मॉडल का पूरी तरह से मूल्यांकन किया गया है और उसे ठीक किया गया है, जिससे संभावित रूप से बेहतर सटीकता प्राप्त होगी। हालाँकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि मूल्यांकन की संख्या बढ़ने से समग्र प्रशिक्षण लागत में भी वृद्धि होगी।
इसके अलावा, ऑटोएमएल टेबल्स "ऑप्टिमाइज़ेशन_ऑब्जेक्टिव" पैरामीटर के माध्यम से वांछित अनुकूलन उद्देश्य निर्दिष्ट करने का विकल्प प्रदान करता है। यह पैरामीटर उपयोगकर्ताओं को उस मीट्रिक को परिभाषित करने की अनुमति देता है जिसे वे प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान अनुकूलित करना चाहते हैं, जैसे सटीकता, सटीकता, रिकॉल या एफ1 स्कोर। अनुकूलन उद्देश्य निर्धारित करके, उपयोगकर्ता आवंटित बजट के भीतर वांछित प्रदर्शन लक्ष्यों को प्राप्त करने की दिशा में प्रशिक्षण प्रक्रिया का मार्गदर्शन कर सकते हैं।
अंत में, ऑटोएमएल टेबल्स प्रारंभिक प्रशिक्षण शुरू होने के बाद प्रशिक्षण बजट को समायोजित करने की सुविधा प्रदान करता है। उपयोगकर्ता प्रशिक्षण की प्रगति की निगरानी कर सकते हैं और मध्यवर्ती परिणामों के आधार पर सूचित निर्णय ले सकते हैं। यदि मॉडल आवंटित बजट के भीतर वांछित सटीकता को पूरा नहीं कर रहा है, तो उपयोगकर्ता अधिक संसाधन आवंटित करने और मॉडल के प्रदर्शन में सुधार करने के लिए प्रशिक्षण बजट बढ़ाने पर विचार कर सकते हैं।
संक्षेप में कहें तो, ऑटोएमएल टेबल्स में प्रशिक्षण बजट निर्धारित करने के लिए उपलब्ध विकल्पों में "बजट_मिली_नोड_घंटे" पैरामीटर, "बजट" पैरामीटर, "मॉडल_इवैल्यूएशन_काउंट" पैरामीटर, "ऑप्टिमाइज़ेशन_ऑब्जेक्टिव" पैरामीटर और प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान बजट को समायोजित करने की क्षमता शामिल है। . ये विकल्प उपयोगकर्ताओं को संसाधन आवंटन को नियंत्रित करने और मॉडल प्रदर्शन और लागत के बीच व्यापार-बंद को अनुकूलित करने की लचीलापन प्रदान करते हैं।
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