Blocchi note Colab

Questa pagina rimanda ad alcuni blocchi note di Colaboratory ospitati in GitHub che illustrano alcuni scenari di utilizzo di AutoML Tables comuni.

Come utilizzare i blocchi note

Per usare i blocchi note di Colaboratory, copialo sul tuo Google Drive e aprilo con Colaboratory (o Colab). Puoi eseguire ogni passaggio, o cella, e vedere i risultati. Per eseguire una cella, premi Shift+Invio. Colab mostra automaticamente il valore restituito dell'ultima riga in ogni cella. Per ulteriori informazioni sull'esecuzione dei blocchi note in Colab, consulta la pagina di benvenuto di Colab.

Ambiente di runtime

Per una configurazione più semplice, puoi eseguire un blocco note Colab su un runtime ospitato nel Cloud. In questo caso, la VM ospitata scadrà dopo 90 minuti di inattività. Poiché alcuni passaggi nel processo di AutoML Tables possono richiedere alcune ore, la sessione scadrà mentre attendi il completamento di questi passaggi. Quando riavvii dopo il timeout, devi ripetere i passaggi di inizializzazione e autenticazione, quindi continuare con il blocco note dal punto in cui avevi interrotto. Potrebbe essere necessario copiare i valori di alcune variabili, ad esempio il nome del set di dati, dall'output stampato delle celle precedenti.

In alternativa, puoi eseguire il blocco note in un ambiente di runtime locale. Per le istruzioni, vedi Runtime locali.

Se la sessione viene disconnessa prima del timeout di 90 minuti (ad esempio, se chiudi il laptop), fai clic su RICONNETTI e riprendi la sessione.

Prima di iniziare

Prima di poter eseguire un blocco note AutoML Tables, devi abilitare AutoML Tables per il tuo progetto Google Cloud, come descritto in Prima di iniziare.

Al termine

Assicurati di undeploy di qualsiasi modello di cui esegui il deployment per i blocchi note al termine dell'operazione, per evitare addebiti di deployment del modello.

Blocchi note AutoML Tables

  • Blocco note per la guida introduttiva

    Addestra un modello di classificazione binario per prevedere se il reddito di una persona è superiore o inferiore a una soglia.

  • Previsione di acquisto

    Addestra un modello di classificazione binario per eseguire previsioni di acquisto.

  • Suddivisione dei risultati

    Utilizza strumenti open source per suddividere e analizzare i risultati da un modello di classificazione.

  • Consigli musicali

    Addestra un modello di classificazione binaria per prevedere la somiglianza tra brani utente e produrre suggerimenti.