مشاركة عبر

نهج التعلم والإعدادات

  • مقالة

هام

اعتبارا من 20 سبتمبر 2023، لن تتمكن من إنشاء موارد Personalizer جديدة. يتم إيقاف خدمة Personalizer في 1 أكتوبر 2026.

تحدد إعدادات التعلم hyperparameters لتدريب النموذج. نموذجان من نفس البيانات تم تدريبهما على إعدادات تعلم مختلفة سينتهي بهما الأمر بشكل مختلف.

تم تعيين نهج التعلم والإعدادات على مورد Personalizer في مدخل Microsoft Azure.

استيراد وتصدير نُهج التعلم

يمكنك استيراد ملفات نهج التعلم وتصديرها من مدخل Microsoft Azure. استخدم هذه الطريقة لحفظ النُهج الحالية واختبارها واستبدالها وأرشفتها في عنصر تحكم التعليمة البرمجية المصدر الخاص بك كأدوات للرجوع إليها وتدقيقها في المستقبل.

تعرَّف على كيفية استيراد وتصدير نهج التعلم في مدخل Microsoft Azure لمورد Personalizer الخاص بك.

فهم إعدادات نهج التعلم

لا يُقصد تغيير الإعدادات الموجودة في نهج التعلم. قم بتغيير الإعدادات فقط إذا كنت تفهم كيفية تأثيرها على Personalizer. دون هذه المعرفة، قد تتسبب في حدوث مشكلات، بما في ذلك إبطال نماذج Personalizer.

يستخدم برنامج التخصيص vowpalwabbit لتدريب الأحداث وتسجيلها. راجع وثائق vowpalwabbit بشأن كيفية تحرير إعدادات التعلم باستخدام vowpalwabbit. بمجرد حصولك على وسيطات سطر الأوامر الصحيحة، احفظ الأمر في ملف بالتنسيق التالي (استبدل قيمة خاصية الوسائط بالأمر المطلوب) وقم بتحميل الملف لاستيراد إعدادات التعلم في Model and Learning Settings جزء في مدخل Microsoft Azure لمورد Personalizer الخاصة بك.

يعد .json التالي مثالاً على لنهج التعلم.

{
  "name": "new learning settings",
  "arguments": " --cb_explore_adf --epsilon 0.2 --power_t 0 -l 0.001 --cb_type mtr -q ::"
}

مقارنة نُهج التعلم

يمكنك مقارنة أداء نُهج التعلم المختلفة مقابل البيانات السابقة في سجلات Personalizer عن طريق إجراء التقييمات دون اتصال.

تحميل نُهج التعلم الخاصة بك لمقارنتها بنهج التعلم الحالية.

تحسين نُهج التعلم

يمكن للمخصص إنشاء نهج تعلم محسنة في التقييم غير المتصل. ستؤدي نهج التعلم المحسّنة التي تتمتع بمكافآت أفضل في التقييم غير المتصل بالإنترنت إلى نتائج أفضل عند استخدامها عبر الإنترنت في Personalizer.

بعد تحسين نهج التعلم، يمكنك تطبيقها مباشرة على Personalizer بحيث تحل محل النهج الحالية على الفور. أو يمكنك حفظ النهج المحسّنة لمزيد من التقييم ثم تحديد ما إذا كنت تريد تجاهلها أو حفظها أو تطبيقها.

الخطوات التالية