리뷰 이미지 데이터 세트를 사용하여 AutoML 모델 학습개

Nosa O. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Michael A. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Nosa O. · 2년 초과 전에 리뷰됨

It would probably be best to have pre trained models to not have to wait so much. We could do all the steps to create the model but have a ready to go one to avoid the waiting time

Claudio S. · 2년 초과 전에 리뷰됨

James B. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Nosa O. · 2년 초과 전에 리뷰됨

suhil l. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Maxime S. · 2년 초과 전에 리뷰됨

had to retry numerous times as model training time varied

Neil R. · 2년 초과 전에 리뷰됨

W O L F P. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Tomáš Š. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Kabelo S. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Fernando A. · 2년 초과 전에 리뷰됨

一柳 一. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Model training did not finish withiin the allotted tiime.

Neil R. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Piotr P. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Edilson P. · 2년 초과 전에 리뷰됨

A ideia do lab é interessante, porém o modelo leva muito tempo para treinar e não deu tempo para fazer a predição e explorar melhor o modelo treinado.

Adriana T. · 2년 초과 전에 리뷰됨

David Rampagni Conrado C. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Kathiuska C. · 2년 초과 전에 리뷰됨

too long... could we use an already trained model to do the deploy part instead of waiting for hours?

Dante S. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Eric B. · 2년 초과 전에 리뷰됨

o tempo de treino dos modelos não foi suficiente para finalizar completamente o lab

Maro L. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Thiago M. · 2년 초과 전에 리뷰됨

1 star less because I was struggling to cover the steps on time not because of my capability but because importing the dataset, training the model and deploying the model took more time than expected. I think the latency in the network should be considered and instead of a single hard stop based on timer there should be a soft stop and the timer should continue and post the soft stop the points/grades should be deducted based on delay.

Rishab S. · 2년 초과 전에 리뷰됨