問題タブ [automl]

から docker イメージをダウンロードしようとしたときにエラーが発生しました

gcr.io/automl-vision-ondevice/gcloud-container-1.14.0:latest

しかし、アクセス拒否のエラーが発生しました。この問題を解決するにはどうすればよいですか? どうもありがとう。

フロントエンドがユーザー情報とデータを取得してクリーニングし、モデル化のために h2o AutoML に渡し、結果を回復して視覚化する ML アプリケーションを作成しようとしています。バックエンドは、何度も呼び出されるスタンドアロン/常時稼働のサービスになるため、各セッションで作成されたすべてのオブジェクトが確実に削除されるようにして、h2o が混乱してリソースを使い果たしないようにしたいと考えています。問題は、多くのオブジェクトが作成されていることです。それらを特定/追跡する方法がわからないため、各セッションを切断する前にオブジェクトを削除できます。

複数の分析を同時に実行する機能が必要であることに注意してください。つまり、別のセッションでまだ必要なオブジェクトが削除される可能性があるため、単に remove_all() を呼び出すことはできません。代わりに、remove() メソッドに渡すことができるセッション オブジェクトのリストが必要なようです。このリストを生成する方法を知っている人はいますか?

簡単な例を次に示します。

Flow UI を見ると、この単純な例では 5 つの新しいフレームと 74 のモデルが生成されていることがわかります。これらを別のセッションで作成されたオブジェクトとは別に識別して削除できるセッション ID タグまたは同様のものはありますか?

H2OGridSearch、H2ORandomSearch などの H2O には、ハイパーパラメータの最適化を実行するためのさまざまな方法があることを知っています。しかし、H2OAutoML を使用して一度に多くのモデルをトレーニングするときに、ハイパーパラメーター最適化メソッドを含める方法はありますか? すでにデフォルトとして含まれていますか？どんな入力も有益です。

Google クラウド プラットフォームの自然言語製品で、モデルのトレーニング、デプロイ、評価を成功させましたAutoML Text & Document Classification。デプロイされたすべてのモデルを表示すると、モデルをエクスポートするオプションがなく、削除オプションのみが使用可能です。データのエクスポートに加えて、automl モデルもエクスポートして、ローカルまたは他のマシンでモデルを実行できるようにする方法はありますか?

auto ml Vision プロダクトのエクスポート モデルについて説明しているビデオがありますが、自然言語モデルとの類似点をあまり引き出すことができませんでした。ありがとう

h2o.automl スクリプトを実行しようとしていますが、複雑すぎず、現在のマシンで何度も機能していました

問題は、次のエラーが表示されることです。どこから解決策を探し始めればよいかわかりません。

.h2o.doSafeREST(h2oRestApiVersion = h2oRestApiVersion, urlSuffix = page, のエラー: 予期しない CURL エラー: getaddrinfo() スレッドを開始できませんでした

ほぼ完成したときに問題が発生するので、最初は3時間実行したので本当に面倒です. 問題をより親しみやすくするために追加できるものはありますか? 誰かがこのようなことに直面しましたか？

Google クラウドでは、次の 2 つの部分が完了しています。1- XOR ゲート出力を予測する AutoML モデル、データのトレーニング、モデルの構築とデプロイ、およびテストが正常に行われます。

2-このモデルを使用するために、次の行を追加したら、新しいGoogle python関数を作成しました。

次のエラーが発生しました。

リンクの手順に従っています：

• https://cloud.google.com/automl-tables/docs/predict

これはrequirement.txtファイルの問題ですか? 誰でも私を助けてくれますか？

だから、私は AutoML のエンティティ抽出を実装しようとしていますが、私は完全な初心者です。CSV ファイルのアップロードは成功しましたが、JSONL が正しく解析されません。どこが間違っていますか？ファイルの開始行には、すべてのトレーニング データが含まれています。UIで行うつもりなので、まだ注釈を付けていません。私は何を間違っていますか？

PS: Pandas を使用して JSONL に変換しました

autoML パイプラインではどのような前処理方法が使用されていますか? ドキュメントにこれらすべての手順の簡単な要約があると便利です。前処理とは、ワンホットエンコーディング、正規化、代入などを意味します。

ありがとうございました、

ヤシン

時系列予測のために Azure AutoML を試しています。1 時間間隔で 2 年間のデータを含む単純な 2 列のトレーニング データセットがあります。列 1 は日付/時刻です。列 2 は予測したい変数です。Azure AutoML を数回実行しましたが、正常に完了したようです。ただし、予測を行ってグラフを作成すると、明らかに何かが間違っています。どういうわけか予測が量子化されているようです。下のグラフは、トレーニングセット後 7 日間のものです。青が実績、赤が予測です。これは明らかに正しくありません。

これがトレーニング用の構成です（python）：

実行した最適なモデルは VotingEnsemble です。

firebase UI を使用せずにコードを使用してモデルを公開するにはどうすればよいですか? 私はすでにクライアント ウィッチ フィルを作成しており、node.js を使用してモデルを予測しています。クライアント アプリケーションから、次のような名前でモデルを受け取ります。

firebase UI から既にトレーニング済みのモデルを公開するまで、次のようなことができます。

しかし、ノードまたはフィトンで同じことを行うにはどうすればよいですか? 何か助けはありますか？