Kísérletfuttatások kezelése a Machine Learning Studióban (klasszikus)
HATÓKÖR:
A Machine Learning Studio (klasszikus) 
Azure Machine Learning
Fontos
A (klasszikus) Machine Learning Studio támogatása 2024. augusztus 31-én megszűnik. Javasoljuk, hogy addig térjen át az Azure Machine Learning használatára.
2021. december 1-től kezdve nem fog tudni létrehozni új (klasszikus) Machine Learning Studio-erőforrásokat. 2024. augusztus 31-ig továbbra is használhatja a meglévő (klasszikus) Machine Learning Studio-erőforrásokat.
- További információ a gépi tanulási projektek ML Studióból (klasszikus) Azure Machine Learningbe való áthelyezéséről.
- További információ az Azure Machine Learningről
A (klasszikus) ML Studio dokumentációjának kivezetése folyamatban van, és a jövőben nem várható a frissítése.
A prediktív elemzési modell fejlesztése iteratív folyamat – miközben módosítja a kísérlet különböző funkcióit és paramétereit, az eredmények addig konvergálnak, amíg meg nem győződik arról, hogy rendelkezik egy betanított, hatékony modellel. Ennek a folyamatnak a kulcsa a kísérlet paramétereinek és konfigurációinak különböző iterációinak nyomon követése.
A kísérletek korábbi futtatásait bármikor áttekintheti, hogy megkérdőjelezze, újra megtekintse és végül megerősítse vagy pontosítsa a korábbi feltételezéseket. Kísérlet futtatásakor a Machine Learning Studio (klasszikus) megőrzi a futtatás előzményeit, beleértve az adatkészletet, a modult, valamint a portkapcsolatokat és paramétereket. Ez az előzmények emellett rögzítik az eredményeket, a futásidejű információkat, például a kezdési és leállítási időpontokat, a naplóüzeneteket és a végrehajtás állapotát. A kísérlet időrendjének és a köztes eredményeknek az áttekintéséhez bármikor visszatekinthet ezekre a futtatásokra. Akár a kísérlet egy korábbi futtatásával is elindíthat egy új vizsgálati és felderítési fázist az egyszerű, összetett vagy akár együttes modellezési megoldások létrehozásához vezető úton.
Megjegyzés
Ha egy kísérlet egy korábbi futtatását tekinti meg, a kísérlet adott verziója zárolva van, és nem szerkeszthető. A másolat másolatát azonban mentheti, ha a MENTÉS MÁSKÉNT gombra kattint, és megad egy új nevet a másolatnak. A Machine Learning Studio (klasszikus) megnyitja az új példányt, amelyet aztán szerkeszthet és futtathat. A kísérlet ezen példánya az összes többi kísérlettel együtt elérhető a KÍSÉRLETEK listában.
Az előző futtatás megtekintése
Ha meg van nyitva egy kísérlet, amelyet legalább egyszer futtatott, a tulajdonságok panelen a Korábbi futtatás elemre kattintva tekintheti meg a kísérlet előző futtatását.
Tegyük fel például, hogy létrehoz egy kísérletet, és annak verzióit 11:23, 11:42 és 11:55 időpontban futtatja. Ha megnyitja a kísérlet utolsó futtatását (11:55), és az Előzetes futtatás lehetőségre kattint, a 11:42-kor futtatott verzió nyílik meg.
A futtatási előzmények megtekintése
A kísérlet összes korábbi futtatását megtekintheti, ha egy megnyitott kísérlet futtatási előzményeinek megtekintése gombra kattint.
Tegyük fel például, hogy létrehoz egy kísérletet a lineáris regressziós modullal, és szeretné megfigyelni, hogy milyen hatással van a tanulási sebesség értéke a kísérlet eredményeire. A kísérletet többször futtatja különböző értékekkel ehhez a paraméterhez, az alábbiak szerint:
| Tanulási sebesség értéke | Futtatás kezdési időpontja |
|---|---|
| 0.1 | 2014.09.11. 16:18:58 |
| 0,2 | 2014.09.11. 16:24:33 |
| 0,4 | 2014.09.11. 16:28:36 |
| 0,5 | 2014.09.11. 16:33:31 |
Ha a FUTTATÁSI ELŐZMÉNYEK MEGTEKINTÉSE gombra kattint, megjelenik az összes futtatás listája:
Ezekre a futtatásokra kattintva megtekintheti a kísérlet pillanatképét a futtatáskor. A konfiguráció, a paraméterértékek, a megjegyzések és az eredmények mind megmaradnak, így teljes körűen rögzítheti a kísérlet futását.
Tipp
A kísérlet iterációinak dokumentálásához minden futtatáskor módosíthatja a címet, frissítheti a kísérlet összegzését a tulajdonságok panelen, és megjegyzéseket adhat hozzá vagy frissíthet az egyes modulokhoz a módosítások rögzítéséhez. A rendszer menti a címmel, az összegzéssel és a modulokkal kapcsolatos megjegyzéseket a kísérlet minden egyes futtatásakor.
A Machine Learning Studio (klasszikus) KÍSÉRLETEK lapján található kísérletek listája mindig a kísérlet legújabb verzióját jeleníti meg. Ha a kísérlet egy korábbi futtatását nyitja meg (a Korábbi futtatás vagy a FUTTATÁSI ELŐZMÉNYEK megtekintése funkcióval), visszatérhet a piszkozatverzióhoz a FUTTATÁSI ELŐZMÉNYEK MEGTEKINTÉSE gombra kattintva, és kiválaszthatja azt az iterációt, amelynek a ÁLLAPOTAszerkeszthető.
Előző kísérlet futtatása
Ha a Korábbi futtatás vagy a FUTTATÁSI ELŐZMÉNYEK megtekintése gombra kattint, és megnyit egy korábbi futtatásokat, a befejezett kísérletet írásvédett módban tekintheti meg.
Ha a kísérlet iterációját azzal a módszerrel szeretné kezdeni, ahogyan az előző futtatáshoz konfigurálta, ezt a futtatás megnyitásával és a MENTÉS MÁSKÉNT gombra kattintva teheti meg. Ez létrehoz egy új kísérletet egy új címmel, egy üres futtatási előzményekkel, valamint az előző futtatás összes összetevőjével és paraméterértékével. Ez az új kísérlet megjelenik a Machine Learning Studio (klasszikus) kezdőlapjának KÍSÉRLETEK lapján, és módosíthatja és futtathatja, és elindíthat egy új futtatási előzményt a kísérlet iterációjához.
Tegyük fel például, hogy az előző szakaszban a kísérlet futtatási előzményei láthatók. Szeretné megfigyelni, hogy mi történik, ha a Tanulási sebesség paramétert 0,4-esre állítja, és különböző értékeket próbál ki a Betanítási alapidőszakok száma paraméterhez.
- Kattintson a FUTTATÁSI ELŐZMÉNYEK MEGTEKINTÉSE gombra, és nyissa meg a 16:28:36 időpontban futtatott kísérlet iterációját (amelyben a paraméter értékét 0,4-re állította).
- Kattintson a MENTÉS MÁSKÉNT gombra.
- Adjon meg egy új címet, és kattintson az OK pipára. Létrejön a kísérlet új példánya.
- Módosítsa a Betanítási alapidőszakok száma paramétert .
- Kattintson a FUTTATÁS gombra.
Most folytathatja a kísérlet ezen verziójának módosítását és futtatását, és létrehozhat egy új futtatási előzményt a munkája rögzítéséhez.