לקריאה באנגלית

שתף באמצעות


ניהול מודל ב- AI Builder

יצירת המודל האופטימלי עבור העסק שלך יכולה להיות תהליך איטרטיבי למדי. התוצאות עשויות להשתנות בהתאם לתצורות שאתה מגדיר ונתוני האימון שאתה מספק. עדכון גורמים אלה יכול לשפר את הביצועים של המודל. עם זאת, במקרים מסוימים, הביצועים עלולים להיפגע. לכל סוג של מודל בינה מלאכותית יש סדרה של קווים מנחים שיעזרו לך ליצור את המודל הטוב ביותר, לפי הצרכים שלך.

צילום מסך של המסך לניהול מודל AI.

הערכת המודל

לאחר שתאמן את המודל בפעם הראשונה, תוכל להעריך את הביצועים והאיכות שלו בדף הפרטים שלו.

בהתאם לסוג מודל ה-AI, דירוג הביצועים עשוי להופיע עבור כל גרסה מאומנת. אתה יכול להשתמש בניקוד זה כדי להשוות במהירות בין שתי גרסאות של אותו מודל. עם זאת, זכור שהניקוד מבוסס על התצורה של אותו אימון. זכור לקחת בחשבון את כל השינויים שביצעת בין הגרסאות בעת השוואת ציונים.

לכל סוג מודל AI יש הסבר שונה לאופן חישוב הניקוד וכיצד יש לפרש את הניקוד. הצג את תיאור הכלי שליד ביצועים כדי לראות מידע נוסף.

סוגים מסוימים של מודלים של AI כוללים תכונה לבדיקה מהירה של הביצועים עבור הגרסה המאומנת עם נתונים אמיתיים לבחירתך. בחר בדיקה מהירה כדי לראות את המודל בפעולה.

לאחר שתסיים להעריך את המודל החדש לאחר אימון, עומדות בפניך שתי אפשרויות:

התאמה נמוכה של מודלים

התאמה נמוכה היא מצב שבו למודל יש ביצועים גרועים יותר מניחוש אקראי. אם המודל מתפקד גרוע באופן עקבי, זה כנראה אינדיקציה שיש בעיה עם נתוני האימון. האם השדות שבהם אתה משתמש רלוונטיים לסוג הקביעה שהמודל מיועד לעשות? האם יש שגיאות בהזנת נתונים או בעיות אחרות שגורמות למודל לקבל החלטות שגויות?

התאמת יתר של מודלים

התאמת יתר היא מצב שבו מודל מתפקד טוב מאוד - אם לא מושלם - כאשר הוא פועל על נתוני האימון שלך. זה יכול להיות בגלל שיש עמודה בנתוני האימון שלך שתואמת ישירות לתוצאה. לדוגמה, נניח שיש לך מודל חיזוי שמנבא אם משלוח יגיע בזמן. אם הנתונים ההיסטוריים כוללים את תאריך האספקה בפועל, המודל שלך יחזה בצורה מושלמת כאשר הוא פועל מול הנתונים ההיסטוריים שלך. כנראה שהוא לא ינבא כל כך טוב כאשר הוא פועל על נתונים אמיתיים מהסביבה העסקית שלך, מכיוון שעמודת תאריך האספקה עדיין לא אוכלסה.

עריכת שם המודל

  1. בחר הגדרות בחלקו העליון של הדף.
  2. בחלוניות הגדרות מודל בצד ימין, מתחת לשם, הזן שם אחר. בהתאם לסוג של מודל הבינה המלאכותית שלך, ייתכן שיהיה עליך לבחור תחילה במקטע כללי.
  3. בחר שמור.

צור גירסה חדשה

כדי ליצור גרסה חדשה, בחר ערוך מודל בראש הדף.

ניתן לקבל עד שתי גרסאות מאומנות שזמינות בו-זמנית: גרסה שפורסמה אחת וגרסה אחרונה שעברה אימון אחת שלא פורסמה. אם אתה מאמן גרסה חדשה כאשר כבר קיימת גרסה שעברה אימון לאחרונה, הגרסה הקיימת שעברה אימון לאחרונה תוחלף.

כאשר אתה יוצר גרסה חדשה, המודל שלך מבוסס על התצורה מגרסה קיימת - הגרסה שפורסמה, או הגרסה האחרונה שעברה אימון. אם יש לך את שתיהן, עליך לבחור מאיזו מהן אתה רוצה ליצור את הגרסה החדשה.

צילום מסך של תפריט עריכת המודל.

גרסה חדשה נוצרת רק לאחר שאימנת אותה בהצלחה. אם תתא מבלי לסיים את השינויים ולאמן את המודל, ההתקדמות שלך תישמר כטיוטה. פעולות מסוימות, כגון יצירת גרסה חדשה או איון מחדש, עשויות להיות מושבתות עד שתאמן או תמחק את הטיוטה. יכולה להיות רק טיוטה אחת זמינה בכל פעם, כך שעליך לבחור המשך טיוטה כדי להמשיך מאיפה שהפסקת או מחק טיוטה כדי להיפטר מהשינויים לפני שתוכל להמשיך.

לאחר האימון, תוצאות האימון מופיעות בקטע גרסה שעברה אימון אחרון בדף פרטים.

אם אתה מרוצה מהגירסה האחרונה שעברה אימון, תוכל לפרסם את המודל כדי להפוך אותו לזמין. אחרת, תמיד תוכל ליצור גרסה חדשה.

מתי עלי ליצור גרסה חדשה?

אתה יכול ליצור גרסה חדשה של המודל כדי לעזור לשפר את הביצועים או האיכות של המודל. זה תלוי בסוג מודל הבינה המלאכותית: ניתן לשפר מודלים מסוימים על ידי עדכון התצורה, ומודלים מסוימים ניתן לשפר על ידי עדכון נתוני האימון.

בשל האופי הניסיוני של למידת מכונה, לא כל הגרסאות החדשות שתיצור יגרמו לעלייה בביצועי המודל. אם אינך מרוצה מהמודל, תוכל ליצור גרסה חדשה כדי לנסות להשיג תוצאות טובות יותר.

אם אתה מרוצה מהמודל, אתה יכול לפרסם אותו כדי שהוא יהיה זמין. מכיוון שיכול להיות מקסימום שתי גרסאות מאומנות זמינות בו-זמנית, ייתכן שתרצה לפרסם מודל שאינך רוצה שיידרס על ידי גרסה חדשה.

למידע נוסף על הניואנסים של שיפור ביצועי המודל, עיין בהודעה מתחת לניקוד הדיוק.

אימון מחדש ופרסום מחדש של מודלים קיימים

בעוד אימון יוצר גרסה חדשה על ידי עדכון התצורה, אימון מחדש יוצר גרסה חדשה שמשתמשת באותה תצורה כמו הגרסה הנוכחית. היתרון של אימון מחדש הוא שהמודל ילמד כל מידע חדש כך שהוא יישאר מדויק לאורך זמן. פעולה זו חלה רק על סוגים מסוימים של מודלי AI.

  1. היכנס אל Power Apps.

  2. בחלונית הימנית, בחר AI Builder>מודלים.

  3. בצע את השלבים עבור סוג המודל שלך.

    עבור מודלים של חיזוי וסיווג לקטגוריות, במקטע ביצועים בחר בתפריט (...), ולאחר מכן בחר אימון מחדש כעת.

  4. זה מחליף את הגרסה האחרונה שעברה אימון. אם אתה מוכן, פרסם את הגרסה הזו.

בצע את השלבים האלה בכל אחד מהמודלים של AI Builder כדי להפעיל מחדש את מודלי הבינה המלאכותית שלך.

השלב הבא

פרסם את המודל ב- AI Builder

למידע נוסף‬

הדרכה: שימוש במודלים ב- AI Builder (מודול)