Analýza smyčky učení pomocí offline vyhodnocení

Důležité

Od 20. září 2023 nebudete moct vytvářet nové prostředky personalizace. Služba Personalizace se vyřadí z provozu 1. října 2026.

Zjistěte, jak vytvořit offline vyhodnocení a interpretovat výsledky.

Offline vyhodnocení umožňují měřit, jak efektivní personalizace je v porovnání s výchozím chováním vaší aplikace v průběhu období protokolovaných (historických) dat, a posoudit, jak dobře mohou pro váš model fungovat jiná nastavení konfigurace modelu.

Když vytvoříte offline vyhodnocení, možnost zjišťování optimalizace spustí offline vyhodnocení v různých hodnotách zásad učení, abyste našli hodnoty, které můžou zlepšit výkon vašeho modelu. Můžete také poskytnout další zásady pro posouzení v offline hodnocení.

Další informace najdete v tématu o offline vyhodnoceních .

Požadavky

• Nakonfigurovaný prostředek Personalizace
• Prostředek Personalizace musí mít reprezentativní množství protokolovaných dat – jako obrázek ballparku doporučujeme alespoň 50 000 událostí v protokolech pro smysluplné výsledky vyhodnocení. Volitelně můžete mít také dříve exportované soubory zásad výuky, které chcete otestovat a porovnat v tomto vyhodnocení.

Spuštění offline vyhodnocení

1. Na webu Azure Portal vyhledejte prostředek Personalizace.

2. Na webu Azure Portal přejděte do části Vyhodnocení a vyberte Vytvořit vyhodnocení.

3. Vyplňte možnosti v okně Vytvořit vyhodnocení :

   • Název vyhodnocení.
   • Počáteční a koncové datum – jedná se o kalendářní data, která určují rozsah dat, který se má použít při vyhodnocení. Tato data musí být obsažena v protokolech, jak je uvedeno v hodnotě Uchovávání dat.
   • Pokud chcete, aby se personalizace pokusila najít optimální zásady výuky, nastavte zjišťování optimalizace na ano.
   • Přidání nastavení výuky – nahrání souboru zásad výuky, pokud chcete vyhodnotit vlastní nebo dříve exportovanou zásadu.l

   

4. Spusťte vyhodnocení výběrem možnosti Zahájit vyhodnocení.

Kontrola výsledků vyhodnocení

Vyhodnocení může trvat dlouhou dobu, v závislosti na množství dat ke zpracování, počtu zásad učení, které se mají porovnat a jestli byla požadována optimalizace.

1. Po dokončení můžete vybrat vyhodnocení ze seznamu vyhodnocení a pak vybrat Porovnat skóre aplikace s dalšími možnými nastaveními učení. Tuto funkci vyberte, pokud chcete zjistit, jak vaše aktuální zásady výuky fungují v porovnání s novými zásadami.

2. Dále zkontrolujte výkon zásad výuky.

   

V grafu uvidíte různé zásady výuky spolu s odhadovanou průměrnou odměnou, intervaly spolehlivosti a možnostmi stažení nebo použití konkrétní zásady.

• "Online" – Aktuální zásady personalizace
• Směrný plán 1 – zásady směrného plánu vaší aplikace
• "BaselineRand" – zásada provádění náhodných akcí
• "Inter-len# nebo "Hyper#" – zásady vytvořené zjišťováním optimalizace.

Vyberte Použít , pokud chcete použít zásadu, která vylepšuje nejlepší model pro vaše data.

Další kroky

• Přečtěte si další informace o tom, jak fungují offline vyhodnocení.