WEBVTT

00:00:02.810 --> 00:00:07.075
>> 안녕 모두. Nwo
우리가 할 수있는 방법을 보자

00:00:07.075 --> 00:00:11.345
자동화된 기계 만들기
학습 구성 개체.

00:00:11.345 --> 00:00:16.150
오토ML코피그 클래스는
구성에 대한

00:00:16.150 --> 00:00:17.920
자동 제출
기계 학습

00:00:17.920 --> 00:00:20.665
Azure 기계 학습에서 실험할 수 있습니다.

00:00:20.665 --> 00:00:24.460
이것은 구성 개체입니다.
그 포함 하 고 그 진행

00:00:24.460 --> 00:00:28.240
정의를 위한 매개 변수
실행하는 실험은,

00:00:28.240 --> 00:00:30.370
교육 데이터뿐만 아니라

00:00:30.370 --> 00:00:32.840
런타임에 사용됩니다.

00:00:32.840 --> 00:00:34.995
이 테이블에서 볼 수 있듯이,

00:00:34.995 --> 00:00:37.630
여기에서 설정을 정의하고

00:00:37.630 --> 00:00:41.140
될 데이터
실험을 실행하는 데 사용됩니다.

00:00:41.140 --> 00:00:42.760
그래서 속성의 관점에서,

00:00:42.760 --> 00:00:44.650
작업을 시작해 보겠습니다.

00:00:44.650 --> 00:00:47.030
이 경우,
예측 선택

00:00:47.030 --> 00:00:49.520
왜냐하면 우리는 시대에 있기 때문입니다.
계열 예측 시나리오입니다.

00:00:49.520 --> 00:00:52.685
그러나 당신은 또한 선택할 수 있습니다
분류 또는 회귀

00:00:52.685 --> 00:00:56.420
특정 사항에 따라
데이터 과학 시나리오.

00:00:56.420 --> 00:01:00.500
그런 다음 여러 기본 이 있습니다.
선택할 수 있는 메트릭은

00:01:00.500 --> 00:01:03.615
이것이 바로
최적화하고 싶었습니다.

00:01:03.615 --> 00:01:05.610
블랙리스트 모델의 관점에서,

00:01:05.610 --> 00:01:07.380
그래서 많은 다른 모델이 있다,

00:01:07.380 --> 00:01:08.870
그래서 물론 당신은 아마 당신은

00:01:08.870 --> 00:01:10.610
당신이 알고 있기 때문에 실행하고 싶지 않아

00:01:10.610 --> 00:01:12.380
그들은 별로 아니에요

00:01:12.380 --> 00:01:14.660
당신의 특정와 좋은
데이터 과학 시나리오,

00:01:14.660 --> 00:01:16.220
그래서 당신은 그들을 블랙리스트 수 있습니다,

00:01:16.220 --> 00:01:21.290
AutoML이 진행되지 않도록
모든 실행에 사용할 수 있습니다.

00:01:21.290 --> 00:01:24.845
또한,
다른 많은 속성

00:01:24.845 --> 00:01:26.705
AutoML에서 활용할 수 있도록,

00:01:26.705 --> 00:01:29.315
실험과 같은
시간 시간,

00:01:29.315 --> 00:01:33.425
교육 데이터, 레이블 열
이름, 컴퓨터 대상,

00:01:33.425 --> 00:01:36.290
교차 유효성 검사 수,

00:01:36.290 --> 00:01:38.719
조기 정지를 활성화할 수도 있습니다.

00:01:38.719 --> 00:01:41.480
조기 정지가 훈련에 있는 경우

00:01:41.480 --> 00:01:45.094
기본 메트릭이 중지될 때 중지
더 이상 개선되지 않습니다.

00:01:45.094 --> 00:01:48.960
그런 다음 선택할 수 있습니다.
시간 열 이름,

00:01:48.960 --> 00:01:51.830
이것은 타임 시리즈입니다
시나리오 예측,

00:01:51.830 --> 00:01:55.400
그래서 당신은 선택해야합니다
시간 열 이름,

00:01:55.400 --> 00:01:58.315
최대 수평선, 국가 또는 지역,

00:01:58.315 --> 00:02:00.440
대상은 지연되고 마지막으로,

00:02:00.440 --> 00:02:02.500
열 이름을 삭제할 수도 있습니다.

00:02:02.500 --> 00:02:05.210
이러한 열은
원하지 않는

00:02:05.210 --> 00:02:09.300
이러한 특정 AutoML 실행에 포함됩니다.