नोट
इस पेज तक पहुँच के लिए प्रमाणन की आवश्यकता होती है. आप साइन इन करने या निर्देशिकाओं को बदलने का प्रयास कर सकते हैं.
इस पेज तक पहुँच के लिए प्रमाणन की आवश्यकता होती है. आप निर्देशिकाओं को बदलने का प्रयास कर सकते हैं.
आगे आने वाले मॉडल को प्रशिक्षित करते समय, आपको इस लेख में दिए गए संदेश मिल सकते हैं जो रिपोर्ट कर सकते हैं। AI Builder संदेश या तो त्रुटियाँ या चेतावनियाँ हैं. प्रत्येक को एक चिह्न द्वारा दर्शाया गया है।
| संदेश | Icon |
|---|---|
| त्रुटि |
|
| चेतावनी |
|
जब कोई त्रुटि होती है, तो आप तब तक आगे नहीं बढ़ सकते जब तक आप उसका समाधान नहीं कर लेते। यदि सिस्टम किसी समस्या को ठीक करने में असमर्थ है, तो वह आपको त्रुटि दिखाएगा।
चेतावनियाँ सूचनात्मक संदेश होते हैं। वे आपको आगे बढ़ने से नहीं रोकते। वे आपको मॉडल को प्रशिक्षित करते समय संभावित प्रदर्शन समस्याओं के बारे में चेतावनी देते हैं।
त्रुटि: कोई AI Builder लाइसेंस नहीं
इस सुविधा का उपयोग करने के लिए आपको लाइसेंस की आवश्यकता है। AI Builder परीक्षण शुरू करें या बढ़ाएँ या अपग्रेड करने के लिए अपने व्यवस्थापक से संपर्क करें।
कारण
या तो आपके पास सक्रिय लाइसेंस नहीं है, या मौजूदा परीक्षण की अवधि समाप्त हो गई है। AI Builder
सुलझाव
मॉडल का उपयोग करने के लिए, सुनिश्चित करें कि आपके पास लाइसेंस निर्दिष्ट है। AI Builder AI Builder
त्रुटि: प्रशिक्षण के लिए पंक्तियों की संख्या अपर्याप्त है
मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कम से कम 50 पंक्तियों की आवश्यकता होती है। <TableName> में केवल <ActualValue> पंक्तियाँ हैं. डेटा जोड़ें या कोई अन्य तालिका चुनें.
कारण
आपने ऐतिहासिक परिणाम के रूप में जो तालिका चुनी है, उसमें इतनी पंक्तियाँ नहीं हैं कि मॉडल भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए स्वयं को प्रशिक्षित कर सके।
सुलझाव
तालिका में न्यूनतम 50 पंक्तियाँ जोड़ें। बेहतर पूर्वानुमान परिणामों के लिए न्यूनतम 1,000 पंक्तियों का उपयोग करें। अधिक जानकारी: आगे आने वाले मॉडल पूर्वापेक्षाएँ
त्रुटि: प्रशिक्षण के लिए ऐतिहासिक परिणाम पंक्तियाँ अपर्याप्त हैं
मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए प्रत्येक परिणाम मान की कम से कम 10 ऐतिहासिक परिणाम पंक्तियों की आवश्यकता होती है। डेटा जोड़ें या कोई अन्य तालिका चुनें.
कारण
ऐतिहासिक परिणाम का अध्ययन करने के लिए आपने जो कॉलम चुना है, उसमें प्रत्येक संभावित परिणाम के लिए पर्याप्त पंक्तियाँ नहीं हैं। AI Builder उदाहरण के लिए, बूलियन फ़ील्ड में, जहां संभावित परिणाम सत्य या असत्य हो सकते हैं, वहां ऐतिहासिक डेटा की न्यूनतम 10 पंक्तियां होनी चाहिए, जहां परिणाम सत्य पर सेट हो और अन्य 10 पंक्तियां असत्यपर सेट हो।
सुलझाव
सुनिश्चित करें कि आपके पास प्रत्येक संभावित परिणाम मान की 10 पंक्तियाँ हैं, जिनका आप मॉडल से पूर्वानुमान लगाना चाहते हैं। अधिक जानकारी: आगे आने वाले मॉडल पूर्वापेक्षाएँ
चेतावनी: मॉडल प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए डेटा जोड़ें
मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए 1,000 या उससे अधिक की इष्टतम पंक्तियों के साथ मॉडल बेहतर प्रदर्शन कर सकता है। ऑनलाइन शॉपर इंटेंशन में <वास्तविक गिनती > पंक्तियाँ हैं. बेहतर मॉडल प्रदर्शन के लिए डेटा जोड़ें.
कारण
एआई मॉडल ने पाया कि पंक्तियों की संख्या से मॉडल का इष्टतम प्रदर्शन संभव नहीं हो सकता।
सुलझाव
हम उच्च स्तर की सटीकता के साथ परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए परिणामों के साथ 1,000 पंक्तियों या अधिक ऐतिहासिक डेटा की अनुशंसा करते हैं। हालाँकि, आगे आने वाले मॉडल को संसाधित करने के लिए 50 पंक्तियाँ न्यूनतम सीमा है।
चेतावनी: कॉलम को प्रशिक्षण मॉडल से हटाया जा सकता है
<TableName>.<ColumnName> को प्रशिक्षण से हटा दिया जा सकता है क्योंकि इसका एक ही मान है और यह मॉडल के प्रशिक्षण में योगदान नहीं देता है।
कारण
एआई मॉडल परिणाम से संबंधित कॉलम में डेटा को संसाधित करता है जो पूर्वानुमान को प्रभावित करेगा। चयनित विभिन्न स्तंभों में से, यह पाया गया कि निर्दिष्ट स्तंभ में तालिका की सभी पंक्तियों में केवल एक ही मान था। इस वजह से, यह पूर्वानुमान को प्रभावित नहीं करेगा और मॉडल को प्रशिक्षित करने में मदद नहीं करेगा।
सुलझाव
सुनिश्चित करें कि परिणाम कॉलम से संबंधित चयनित सभी कॉलम में एकाधिक मान हों। इससे मॉडल के प्रशिक्षण में मदद मिलेगी।
चेतावनी: लुप्त मानों का उच्च अनुपात
<TableName>.<ColumnName> में लुप्त मानों का अनुपात उच्च है, जो <ThresholdValue> प्रतिशत से अधिक है और हो सकता है कि यह मॉडल को प्रशिक्षित करने में योगदान न दे।
कारण
एआई मॉडल परिणाम से संबंधित कॉलम में डेटा को संसाधित करता है जो पूर्वानुमान को प्रभावित करेगा। चयनित विभिन्न स्तंभों में से, मॉडल ने पाया कि निर्दिष्ट स्तंभ में तालिका की कुछ पंक्तियों में डेटा था। चूंकि डेटा पूर्वानुमान को प्रभावित नहीं करेगा, इसलिए यह मॉडल को प्रशिक्षित करने में मदद नहीं करेगा।
सुलझाव
सुनिश्चित करें कि परिणाम से संबंधित चुने गए स्तंभों के लिए ऐतिहासिक डेटा की अधिकांश पंक्तियों में डेटा मौजूद हो।
चेतावनी: परिणाम कॉलम से उच्च प्रतिशत सहसंबंध
<TableName>.<ColumnName> में <ThresholdValue> प्रतिशत सहसंबंध <CorrelationName> के साथ <OutcomeAttributeName> है और मॉडल को लक्ष्य रिसाव का कारण होने का संदेह हो सकता है।
कारण
एआई मॉडल परिणाम से संबंधित कॉलम में डेटा को संसाधित करता है जो पूर्वानुमान को प्रभावित करेगा। चयनित विभिन्न स्तंभों में से, यह पाया गया कि निर्दिष्ट स्तंभ का परिणाम स्तंभ के साथ उच्च सहसंबंध है, जो पूर्वानुमान परिणाम को प्रभावित कर सकता है। इस वजह से, इसे मॉडल के प्रशिक्षण में शामिल नहीं किया जाएगा।
सुलझाव
सुनिश्चित करें कि परिणाम से संबंधित चुने गए स्तंभों का परिणाम स्तंभ के साथ उच्च सहसंबंध न हो, ताकि निष्पक्ष पूर्वानुमान हो सके।