Перейти к основному содержимому
Версия: 6.1

Пошаговое руководство ML-Студии

В данном руководстве приведен сквозной сценарий работы с ML-Студией на демонстрационном примере: настройка среды выполнения, создание и редактирование алгоритма, развертывание и синхронизация алгоритма, написание кода в Jupyter, обучение и применение модели через API и SML. Описание интерфейса и назначение полей приведены в разделе Интерфейс ML-Студии.

Скриншоты сделаны на демонстрационном объекте tutorial-demo.

Сценарий выполняется в следующей последовательности: настроить среду - зарегистрировать алгоритм - при необходимости изменить его образ - развернуть образ в среде - синхронизировать алгоритм - обучить и применить модель.

Содержание

  1. Настройка среды выполнения
  2. Создание алгоритма
  3. Редактирование алгоритма
  4. Развертывание алгоритма
  5. Синхронизация алгоритма
  6. Обучение и применение модели (Jupyter + API)
  7. Обучение и применение через SML (команды train и predict)