Colaboratory-Notebooks

Diese Seite enthält Links zu einigen in GitHub gehosteten Colaboratory-Notebooks, die Sie durch einige gängige Nutzungsszenarien für AutoML Tables führen.

Notebooks nutzen

Wenn Sie die Colaboratory-Notebooks nutzen möchten, kopieren Sie das Notebook auf Ihr eigenes Google Drive und öffnen es mit Colaboratory (oder Colab). Sie können jeden Schritt bzw. jede Zelle ausführen und die Ergebnisse einsehen. Zum Ausführen einer Zelle drücken Sie Umschalt + Eingabetaste. Colab zeigt automatisch den Rückgabewert der letzten Zeile in jeder Zelle an. Weitere Informationen zum Ausführen von Notebooks in Colab finden Sie auf der Colab-Begrüßungsseite.

Laufzeitumgebung

Die Einrichtung ist am einfachsten, wenn Sie ein Colab-Notebook auf einer gehosteten Laufzeit in der Cloud ausführen. Wenn Sie dies tun, wird das Zeitlimit der gehosteten VM nach 90 Minuten Inaktivität überschritten. Da einige Schritte im AutoML Table-Prozess ein paar Stunden dauern können, wird Ihre Sitzung unterbrochen, während Sie auf den Abschluss dieser Schritte warten. Wenn Sie nach der Zeitüberschreitung neu starten, müssen Sie die Initialisierungs- und Authentifizierungsschritte wiederholen und das Notebook an der Stelle fortsetzen, an der Sie aufgehört haben. Eventuell müssen Sie die Werte einiger Variablen, z. B. den Dataset-Namen, aus der gedruckten Ausgabe der vorherigen Zellen kopieren.

Alternativ können Sie das Notebook in einer lokalen Laufzeitumgebung ausführen. Eine Anleitung finden Sie unter Lokale Laufzeiten.

Wenn die Verbindung zu Ihrer Sitzung vor Ablauf der 90 Minuten unterbrochen wird (z. B. wenn Sie Ihren Laptop schließen), klicken Sie auf RECONNECT (Noch einmal verbinden) und setzen die Sitzung fort.

Hinweis

Bevor Sie ein AutoML Tables-Notebook ausführen können, müssen Sie AutoML Tables für Ihr Google Cloud-Projekt aktivieren, wie in Vorbereitung beschrieben.

Nach Abschluss

Achten Sie darauf, dass Sie für alle Modelle, die Sie für Ihre Notebooks bereitstellen, die Bereitstellung rückgängig machen, wenn Sie fertig sind, um Gebühren für Modellbereitstellung zu vermeiden.

AutoML Tables-Notebooks

  • Erste Schritte mit Notebook

    Trainieren Sie ein binäres Klassifikationsmodell, um vorherzusagen, ob das Einkommen einer Person über oder unter einem Schwellenwert liegt.

  • Kaufvorhersage

    Trainieren Sie ein binäres Klassifizierungsmodell, um Kaufvorhersagen durchzuführen.

  • Ergebnissegmentierung

    Verwenden Sie Open-Source-Tools, um die Ergebnisse eines Klassifizierungsmodells zu segmentieren und zu analysieren.

  • Musikempfehlung

    Trainieren Sie ein binäres Klassifizierungsmodell, um die Ähnlichkeit zwischen Nutzern und Songs vorherzusagen und Empfehlungen zu erstellen.