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Hinweise
Richten Sie Ihr Google Cloud Platform-Projekt und Ihre Authentifizierung ein und aktivieren Sie AutoML Tables.
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Trainingsdaten vorbereiten
Ordnen und beschriften Sie die Daten, die Sie zum Trainieren Ihres Modells verwenden möchten.
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Datasets erstellen und Daten importieren
Datasets erstellen und Tabellendaten importieren
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Modelle trainieren
Dataset-Schema prüfen und aktualisieren und dann das Modell trainieren.
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Modelle bewerten
Überprüfen Sie die Modellbewertungsmesswerte und verbessern Sie Ihr Modell.
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Onlinevorhersagen
Rufen Sie basierend auf Ihrem Modell eine Vorhersage für einen Satz von Werten ab.
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Batchvorhersagen
Sie können auf der Grundlage Ihres Modells Vorhersagen für mehrere Sätze von Werten abrufen.
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Vorhersagen erklären
Verschaffen Sie sich einen Überblick darüber, wie ein Modell seine Trainingsdaten verwendet und Vorhersagen trifft.
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Modelle exportieren
Exportieren Sie das Modell und führen Sie es in Docker aus, um Vorhersagen bereitzustellen.
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Datasets verwalten
Datasets verwalten.
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Modelle verwalten
Benutzerdefinierte Modelle verwalten.
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Modellarchitektur aufrufen
Struktur des Modells mit Cloud Logging ansehen.
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Mit lang andauernden Vorgängen arbeiten
Sie können wahlweise den Status lang andauernder Vorgänge abrufen, auf deren Beendigung warten oder sie abbrechen.