Monitoraggio AutoML personalizzato in ML.NET Soluzioni

L'AutoML (Automated Machine Learning) semplifica l'addestramento dei modelli, ma comprendere le prestazioni di diversi test in tempo reale è fondamentale per creare applicazioni pronte per la produzione.Questa guida basata su testo ti insegna a implementare monitor personalizzati per tracciare, registrare e valutare i test AutoML durante l'esecuzione. Imparando a collegarti alla pipeline AutoML di ML.NET, sarai in grado di acquisire metriche, registrare i progressi utilizzando le moderne astrazioni di registrazione.NET e prendere decisioni informate sulle tue pipeline di apprendimento automatico.Impara a creare e gestire pipeline ML AutoML, ad esempio per l'analisi di dati, la generazione di report e la generazioni di algoritmi. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura di base del motore ML.NET AutoML e l'esecuzione di prova. - Creare classi di monitoraggio personalizzate implementando le interfacce ML.NET richieste. - Acquisisci metriche di allenamento in tempo reale, tra cui precisione, perdita e durata della formazione. - Integrare i monitor personalizzati con i moderni framework di registrazione.NET per la telemetria strutturata. - Gestire i completamenti, gli errori e i timeout di prova con grazia all'interno del codice. Il corso inizia con i concetti fondamentali di AutoML e il ciclo di vita di una prova di formazione, quindi si procede attraverso spiegazioni scritte passo dopo passo per implementare, registrare ed eseguire un monitor personalizzato all'interno di un'applicazione.NET standard. Questo corso è progettato per gli sviluppatori.NET che sono nuovi al machine learning e desiderano ottenere informazioni più approfondite sui loro processi di formazione AutoML.Non è richiesta alcuna esperienza precedente di machine learning, anche se è consigliata una familiarità di base con C # e.Net. Inizia a leggere oggi per prendere il controllo delle tue pipeline di machine learn... [-]