Aké informácie poskytuje karta Analýza v tabuľkách AutoML?
Karta Analýza v tabuľkách AutoML poskytuje rôzne dôležité informácie a prehľady o trénovanom modeli strojového učenia. Ponúka komplexnú sadu nástrojov a vizualizácií, ktoré umožňujú používateľom pochopiť výkonnosť modelu, vyhodnotiť jeho efektivitu a získať cenné informácie o základných údajoch.
Jednou z kľúčových informácií dostupných na karte Analyzovať sú metriky hodnotenia modelu. Tieto metriky poskytujú kvantitatívne hodnotenie výkonu modelu a umožňujú používateľom zmerať jeho presnosť a prediktívne schopnosti. Tabuľky AutoML poskytujú niekoľko bežne používaných hodnotiacich metrík, ako je presnosť, presnosť, vybavovanie, skóre F1 a plocha pod krivkou prevádzkovej charakteristiky prijímača (AUC-ROC). Tieto metriky pomáhajú používateľom pochopiť výkonnosť modelu a možno ich použiť na porovnanie rôznych modelov alebo iterácií.
Okrem metrík hodnotenia ponúka karta Analyzovať aj rôzne vizualizácie, ktoré vám pomôžu pri interpretácii a analýze modelu. Jednou z takýchto vizualizácií je matica zmätku, ktorá poskytuje podrobné rozdelenie predpovedí modelu naprieč rôznymi triedami. Táto matica pomáha používateľom pochopiť výkonnosť modelu z hľadiska skutočných pozitív, skutočných negatív, falošných pozitív a falošných negatív. Skúmaním matice nejasností môžu používatelia identifikovať potenciálne oblasti zlepšenia alebo sa zamerať na špecifické triedy, ktoré si môžu vyžadovať ďalšiu pozornosť.
Ďalšou užitočnou vizualizáciou na karte Analýza je graf dôležitosti funkcie. Tento graf ukazuje relatívnu dôležitosť rôznych funkcií v predpovediach modelu. Pochopením toho, ktoré funkcie majú najvýznamnejší vplyv na rozhodnutia modelu, môžu používatelia získať prehľad o základných vzorcoch a vzťahoch v údajoch. Tieto informácie môžu byť cenné pre inžinierstvo prvkov, identifikáciu dôležitých premenných a pochopenie faktorov, ktoré riadia predpovede modelu.
Okrem toho karta Analyzovať poskytuje podrobné informácie o vstupných údajoch použitých na trénovanie modelu. To zahŕňa štatistiky, ako je počet riadkov, stĺpcov a chýbajúcich hodnôt v množine údajov. Pochopenie charakteristík vstupných údajov môže používateľom pomôcť identifikovať potenciálne problémy s kvalitou údajov, posúdiť reprezentatívnosť trénovacej sady a urobiť informované rozhodnutia o predbežnom spracovaní údajov a inžinierstve funkcií.
Karta Analyzovať v tabuľkách AutoML ponúka komplexný balík nástrojov a informácií na analýzu a interpretáciu trénovaného modelu strojového učenia. Poskytuje hodnotiace metriky, vizualizácie a prehľad o výkonnosti modelu a charakteristikách údajov. Využitím týchto informácií môžu používatelia robiť informované rozhodnutia o nasadení modelu, ďalších iteráciách modelu a vylepšeniach v procese prípravy údajov.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Tabuľky AutoML:
- Ako je možné prechádzať medzi tabuľkami Vertex AI a AutoML?
- Prečo boli tabuľky AutoML prerušené a čo ich nasleduje?
- Ako môžu používatelia nasadiť svoj model a získať predpovede v tabuľkách AutoML?
- Aké možnosti sú k dispozícii na nastavenie rozpočtu školenia v tabuľkách AutoML?
- Ako môžu používatelia importovať svoje tréningové údaje do tabuliek AutoML?
- Aké rôzne typy údajov dokážu tabuľky AutoML spracovať?