Oracle Cloud Infrastructure-Dokumentation

AutoML Prognosen

AutoML (Machine Learning)-Prognosen nutzen Oracle Data Science und nutzen Meta-Learning, um schnell die relevantesten Features, Modelle und Hyperparameter für ein bestimmtes Trainings-Dataset zu identifizieren. Prognose und Modell werden vorab berechnet, und die Prognosen werden regelmäßig umgeschult.

Die AutoML-Prognose wählt die beste Lösung aus mehreren Modellen für maschinelles Lernen, die mit festen Datenfenstern trainiert wurden. Die Prognose verwendet Daten von bis zu 13 Monaten oder die höchste Datenmenge, die für eine Ressource verfügbar ist, wenn die Ressource seit dem Onboarding weniger als 13 Monate hat. AutoML verwendet tägliche Daten und ist nur in einem einzelnen Ressourcengeltungsbereich (einzelner Host oder eine Datenbank) verfügbar.

Die AutoML-Prognose befindet sich im Diagramm "Trend und Prognose". Klicken Sie auf die Schaltfläche AutoML-Prognose. Ein neues Popup mit den geladenen Prognosediagrammen AutoML wird angezeigt. Es gibt den Schulungszeitraum und die ausgewählten Prognosealgorithmen für maximale Nutzung und durchschnittliche Nutzung an. Die maximalen und durchschnittlichen Konfidenzkanäle werden ebenfalls im Diagramm angezeigt. Das Konfidenzintervall für diese Werte beträgt 95%, was bedeutet, dass 95% der zukünftigen Punkte voraussichtlich innerhalb dieses Radius von der Prognose fallen werden.AutoML Prognosediagramm
Hinweis

Der Schieberegler ist eine Darstellungsfensterauswahl.

Weitere Informationen zu AutoML finden Sie unter: AutoMLx.