अपना मॉडल प्रबंधित करें AI Builder
आपके व्यवसाय के लिए इष्टतम मॉडल बनाना एक पुनरावर्ती प्रक्रिया हो सकती है। आपके द्वारा निर्धारित कॉन्फ़िगरेशन और आपके द्वारा प्रदान किए गए प्रशिक्षण डेटा के आधार पर परिणाम भिन्न हो सकते हैं। इन कारकों को अद्यतन करने से आपके मॉडल के प्रदर्शन में सुधार हो सकता है। हालाँकि, कुछ मामलों में, प्रदर्शन ख़राब हो सकता है। प्रत्येक एआई मॉडल प्रकार में आपकी आवश्यकताओं के अनुरूप सर्वोत्तम मॉडल बनाने की प्रक्रिया में मदद करने के लिए दिशानिर्देशों का एक सेट होता है।
अपने मॉडल का मूल्यांकन करें
अपने मॉडल को पहली बार प्रशिक्षित करने के बाद, आप उसके विवरण पृष्ठ पर उसके प्रदर्शन और गुणवत्ता का मूल्यांकन कर सकते हैं।
आपके एआई मॉडल प्रकार के आधार पर, प्रत्येक प्रशिक्षित संस्करण के लिए एक प्रदर्शन स्कोर दिखाई दे सकता है। आप इस स्कोर का उपयोग एक ही मॉडल के दो संस्करणों की त्वरित तुलना करने के लिए कर सकते हैं। हालाँकि, याद रखें कि स्कोर उस प्रशिक्षण के कॉन्फ़िगरेशन पर आधारित है। सुनिश्चित करें कि स्कोरों की तुलना करते समय आप संस्करणों के बीच किए गए किसी भी बदलाव को ध्यान में रखें।
प्रत्येक एआई मॉडल प्रकार की एक अलग व्याख्या होती है कि स्कोर की गणना कैसे की जाती है और स्कोर की व्याख्या कैसे की जानी चाहिए। अधिक जानने के लिए प्रदर्शन के आगे टूलटिप देखें।
कुछ एआई मॉडल प्रकारों में आपके द्वारा चुने गए वास्तविक डेटा के साथ आपके प्रशिक्षित संस्करण के प्रदर्शन का त्वरित परीक्षण करने की सुविधा शामिल होती है। अपने मॉडल को क्रियाशील देखने के लिए त्वरित परीक्षण चुनें।
अपने नए प्रशिक्षित मॉडल का मूल्यांकन समाप्त करने के बाद, आपके पास दो विकल्प हैं:
- अपना मॉडल प्रकाशित करें: किसी मॉडल को कब प्रकाशित करना है इसके बारे में अधिक जानकारी के लिए, देखें मुझे अपना मॉडल कब प्रकाशित करना चाहिए?।
- एक नया संस्करण बनाएं: नया संस्करण कब बनाना है इसके बारे में अधिक जानकारी के लिए, देखें मुझे नया संस्करण कब बनाना चाहिए?।
अंडरफ़िट मॉडल
एक अंडरफिट मॉडल एक ऐसा मॉडल है जो वास्तव में एक यादृच्छिक अनुमान से भी बदतर प्रदर्शन करता है। यदि आपका मॉडल लगातार खराब प्रदर्शन करता है, तो यह संभवतः एक संकेत है कि आपके प्रशिक्षण डेटा में कोई समस्या है। क्या आप जिन फ़ील्ड्स का उपयोग कर रहे हैं वे आपके मॉडल द्वारा निर्धारित प्रकार के निर्धारण के लिए प्रासंगिक हैं? क्या डेटा इनपुट त्रुटियां या अन्य समस्याएं हैं जो आपके मॉडल को भटका रही हैं?
ओवरफिट मॉडल
एक ओवरफ़िट मॉडल आपके प्रशिक्षण डेटा पर चलने पर बहुत अच्छा प्रदर्शन करता प्रतीत होता है - यदि पूरी तरह से नहीं। ऐसा इसलिए हो सकता है क्योंकि आपके प्रशिक्षण डेटा में एक कॉलम है जो सीधे परिणाम से मेल खाता है। उदाहरण के लिए, मान लें कि आपके पास एक पूर्वानुमान मॉडल है जो भविष्यवाणी करता है कि कोई शिपमेंट समय पर पहुंचेगा या नहीं। यदि आपके ऐतिहासिक डेटा में वास्तविक डिलीवरी तिथि शामिल है, तो आपका मॉडल आपके ऐतिहासिक डेटा के विरुद्ध चलने पर पूरी तरह से भविष्यवाणी करेगा। आपके व्यावसायिक वातावरण में वास्तविक डेटा पर चलने पर यह शायद इतना अच्छा प्रदर्शन नहीं करेगा, क्योंकि डिलीवरी तिथि कॉलम अभी तक पॉप्युलेट नहीं किया जाएगा।
मॉडल का नाम संपादित करें
- पृष्ठ के शीर्ष पर, सेटिंग्स चुनें।
- मॉडल सेटिंग्स फलक में दाईं ओर, नाम के अंतर्गत, एक अलग नाम दर्ज करें। आपके AI मॉडल प्रकार के आधार पर, आपको पहले सामान्य अनुभाग का चयन करने की आवश्यकता हो सकती है।
- सहेजें चुनें.
कोई नया वर्श़न बनाएँ
नया संस्करण बनाने के लिए, पृष्ठ के शीर्ष पर मॉडल संपादित करें चुनें।
आपके पास एक समय में अधिकतम दो प्रशिक्षित संस्करण उपलब्ध हो सकते हैं: एक प्रकाशित संस्करण और एक अंतिम प्रशिक्षित संस्करण वह प्रकाशित नहीं है. यदि आप एक नया संस्करण प्रशिक्षित करते हैं जबकि अंतिम प्रशिक्षित संस्करण पहले से मौजूद है, तो मौजूदा अंतिम प्रशिक्षित संस्करण अधिलेखित हो जाता है।
जब आप एक नया संस्करण बनाते हैं, तो आपका मॉडल मौजूदा संस्करण - आपके प्रकाशित संस्करण, या आपके अंतिम प्रशिक्षित संस्करण - के कॉन्फ़िगरेशन पर आधारित होता है। यदि आपके पास दोनों हैं, तो आपको चुनना होगा कि आप किससे नया संस्करण बनाना चाहते हैं।
आपके द्वारा सफलतापूर्वक प्रशिक्षित किए जाने के बाद ही एक नया संस्करण बनाया जाता है। यदि आप अपने परिवर्तन पूरे किए बिना और अपने मॉडल का प्रशिक्षण किए बिना चले जाते हैं, तो आपकी प्रगति ड्राफ्ट के रूप में सहेजी जाती है। कुछ कार्रवाइयां, जैसे नया संस्करण बनाना या पुनः प्रशिक्षण, तब तक अक्षम हो सकती हैं जब तक आप प्रशिक्षित नहीं होते या अपना ड्राफ्ट त्याग नहीं देते। आपके पास एक समय में केवल एक ही ड्राफ्ट उपलब्ध हो सकता है, इसलिए आपको या तो चयन करना होगा ड्राफ्ट फिर से शुरू करें जहां से आपने छोड़ा था वहीं से शुरू करें या ड्राफ्ट छोड़ें जारी रखने से पहले परिवर्तनों से छुटकारा पाने के लिए।
प्रशिक्षण के बाद, आपके प्रशिक्षण परिणाम अंतिम प्रशिक्षित संस्करण अनुभाग के विवरण पृष्ठ के अंतर्गत दिखाई देते हैं।
यदि आप अपने अंतिम प्रशिक्षित संस्करण से संतुष्ट हैं, तो आप इसे उपलब्ध कराने के लिए अपना मॉडल प्रकाशित कर सकते हैं। अन्यथा, आप हमेशा एक नया संस्करण बना सकते हैं.
मुझे नया संस्करण कब बनाना चाहिए?
मॉडल के प्रदर्शन या गुणवत्ता को बेहतर बनाने में सहायता के लिए आप अपने मॉडल का एक नया संस्करण बना सकते हैं। यह एआई मॉडल प्रकार पर निर्भर करता है: कुछ मॉडलों को कॉन्फ़िगरेशन को अपडेट करके बेहतर बनाया जा सकता है, और कुछ मॉडलों को प्रशिक्षण डेटा को अपडेट करके बेहतर बनाया जा सकता है।
मशीन लर्निंग की प्रायोगिक प्रकृति के कारण, आपके द्वारा बनाए गए सभी नए संस्करणों के परिणामस्वरूप मॉडल प्रदर्शन में वृद्धि नहीं होगी। यदि आप अपने मॉडल से संतुष्ट नहीं हैं, तो आप बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए एक नया संस्करण बना सकते हैं।
यदि आप अपने मॉडल से संतुष्ट हैं, तो आप ऐसा कर सकते हैं इसे प्रकाशित करें उपलब्ध कराने के। चूँकि आपके पास एक समय में केवल दो प्रशिक्षित संस्करण ही उपलब्ध हो सकते हैं, आप शायद एक ऐसा मॉडल प्रकाशित करना चाहेंगे जिसे आप किसी नए संस्करण द्वारा अधिलेखित नहीं करना चाहेंगे।
अपने मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने की बारीकियों के बारे में अधिक जानकारी के लिए, अपने सटीकता स्कोर के नीचे संदेश देखें।
मौजूदा मॉडलों को फिर से प्रशिक्षित करें और पुनः प्रकाशित करें
जबकि प्रशिक्षण आपके कॉन्फ़िगरेशन को अपडेट करके एक नया संस्करण बनाता है, पुनः प्रशिक्षण एक नया संस्करण बनाता है जो आपके वर्तमान संस्करण के समान कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग करता है। पुनः प्रशिक्षण का लाभ यह है कि यह किसी भी नए डेटा का अध्ययन करेगा ताकि आपका मॉडल समय के साथ सटीक बना रहे। यह क्रिया केवल कुछ एआई मॉडल प्रकारों पर लागू होती है।
Power Apps में साइन इन करें.
बाएँ फलक पर, AI Builder>मॉडल चुनें.
अपने मॉडल प्रकार के लिए चरणों का पालन करें।
पूर्वानुमान और श्रेणी वर्गीकरण मॉडल के लिए, प्रदर्शन अनुभाग में, (…) मेनू का चयन करें, और फिर अभी पुनः प्रशिक्षित करें चुनें।
यह आपके अंतिम प्रशिक्षित संस्करण को प्रतिस्थापित करता है। यदि आप तैयार हैं, तो इस संस्करण को प्रकाशित करें।
अपने AI मॉडल को फिर से चालू करने के लिए अपने प्रत्येक AI Builder मॉडल पर ये चरण निष्पादित करें।
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