Questo tutorial illustra i passaggi necessari per addestrare il modello di classificazione del testo e ottenere le relative previsioni nella console Google Cloud .
In questo tutorial, addestrerai un modello AutoML utilizzando una raccolta di "momenti felici" in crowdsourcing dal set di dati open source Kaggle HappyDB. Il modello risultante classifica i momenti felici in categorie che riflettono le cause della felicità.
Per completare questo tutorial, puoi seguire le istruzioni riportate nelle pagine seguenti o utilizzare il tutorial sulla procedura dettagliata nella console, un tutorial simile nella console Google Cloud .
Pagine del tutorial
Questo tutorial è composto da diverse pagine:
- Configurare il progetto.
- Creazione di un set di dati per la classificazione del testo.
- Addestramento di un modello di classificazione del testo AutoML.
- Eseguire il deployment del modello per le previsioni in batch.
- Pulizia del progetto.
Tutorial guidato nella console
Questi due tutorial sono disponibili nella console Google Cloud .
Parte 1
Nella Parte 1 del tutorial sulla procedura dettagliata nella console, imparerai a creare un modello di classificazione del testo utilizzando la tecnologia AutoML di Google.
Per seguire le indicazioni dettagliate per questa attività direttamente nella console Google Cloud , fai clic su Procedura guidata:
Parte 2
Questo è il secondo tutorial sulla creazione di un modello di classificazione del testo AutoML. Per continuare, devi utilizzare il modello che hai addestrato nella Parte 1.
- Tutorial aggiuntivo (facoltativo)
Per seguire le indicazioni dettagliate per questa attività direttamente nella console Google Cloud , fai clic su Procedura guidata: