チューニングを使用して、ハイパーパラメータを最適化します。予測をサポートするモデルをデプロイします。オンライン予測をリクエストし、レスポンスを確認します。バッチ予測をリクエストします。データセットに基づいて所得階層を予測するためにワイド&ディープモデルを構築します。つの所得階層(ラベルとも呼ばれる)は次のとおりです。ネット(DNN)を使用して、複雑な特徴や、それらの特徴間の相互作用に関して概要レベルの抽象化を学習します。出力を、比較的簡単な特徴に対して実行された線形回帰と結合します。これにより、多くの構造化データの問題に有効な、効果とスピードのバランスを実現できます。クラスを使用してモデルを定義します。線形部分に割り当てます。参加してこのラボの残りの部分や他のラボを確認しましょう。一時的なアクセス権を取得します。超えるラボが用意されています。ご自分のペースで学習できるように詳細に分割されています。このラボを完了すると、これらのクエストのいずれかに登録する際にクレジットを受け取ることができます。