IBM Watson nl-c 교육 시간

Question

약 14,700 개의 레코드가 들어있는 데이터 세트가 있습니다. 저는 ibm watson에서 그것을 훈련시키고 싶습니다. 현재 저는 시험 버전입니다. 분류 자의 훈련 소요 시간에 대한 대략적인 추정치는 무엇입니까? 데이터 집합의 각 레코드에는 문장이 있고 두 번째 열에는 class-name이 들어 있습니다.

Answer 1

운영 체제가 UNIX 인 경우 dbaccess를 사용하여 실행하면 쿼리가 완료되고 결과를 표시하는 데 걸리는 시간을 결정할 수 있습니다. time 명령을 사용하여 쿼리 실행의 처음부터 끝까지 소요 된 시간을보고 할 수 있습니다. 데이터베이스에 연결하는 시간을 포함하여 쿼리를 실행하고 결과를 출력 장치에 씁니다.

time 명령은 다른 명령 또는 유틸리티를 인수로 사용하여 해당 명령의 타이밍 통계를 나열하는 표준 오류에 메시지를 작성합니다. 명령 호출과 종료 사이의 경과 시간을보고합니다. 메시지에는 다음 정보가 포함됩니다.

유틸리티의 호출과 종료 사이 경과 된 (실제) 시간. 실시간은 처리의 종류에 따라 두 가지 구성 요소로 나뉩니다. 유틸리티가 실행되는 프로세스의 times 함수가 반환 한 tms_utime 및 tms_cutime 필드의 합계에 해당하는 사용자 CPU 시간. 또는 유틸리티가 실행되는 프로세스의 times() 함수에서 반환 된 tms_stime 및 tms_cstime 필드의 합계에 해당하는 시스템 CPU 시간입니다.

Answer 2

NLC의 경우 데이터 유형 및 수량에 따라 다릅니다. 그것이 완료 될 때까지 고정 된 시간은 없지만, 분류 자 ​​(classifier)가 거의 하루 동안 훈련 세션을 운영하는 것을 보았습니다.

일반적으로 30 분에서 2 시간 정도입니다.

왓슨 대화 의도가 상당히 빠릅니다 (분). 그러나 두 모델 모두 다른 모델을 사용하므로 두 모델을 테스트하고 결과를 확인하는 것이 좋습니다. 또한 비교할 때 각 점수의 점수를 확인하십시오 (절대/상대).