Tvarkykite savo modelį AI Builder
Optimalaus jūsų verslo modelio sukūrimas gali būti gana kartotinis procesas. Rezultatai gali skirtis atsižvelgiant į nustatytas konfigūracijas ir pateiktus mokymo duomenis. Šių veiksnių atnaujinimas gali pagerinti jūsų modelio našumą. Tačiau kai kuriais atvejais našumas gali pablogėti. Kiekvienas AI modelio tipas turi gairių rinkinį, kuris padės jums sukurti geriausią modelį, pritaikytą jūsų poreikiams.
Pirmą kartą apmokę savo modelį, galite įvertinti jo našumą ir kokybę išsamios informacijos puslapyje.
Atsižvelgiant į jūsų AI modelio tipą, gali būti rodomas kiekvienos apmokytos versijos našumo balas. Šį balą galite naudoti norėdami greitai palyginti dvi to paties modelio versijas. Tačiau atminkite, kad balas yra pagrįstas to mokymo konfigūracija. Palygindami balus būtinai atsižvelgsite į visus versijų pakeitimus.
Kiekvienas AI modelio tipas turi skirtingą paaiškinimą, kaip apskaičiuojamas balas ir kaip jis turėtų būti interpretuojamas. Norėdami sužinoti daugiau, peržiūrėkite patarimą šalia parinkties Našumas .
Kai kuriuose DI modelių tipuose yra funkcija, leidžianti greitai išbandyti apmokytos versijos našumą naudojant realius pasirinktus duomenis. Pasirinkite Spartusis testas , kad pamatytumėte, kaip veikia jūsų modelis.
Baigę vertinti naujai apmokytą modelį, turite dvi galimybes:
- Modelio publikavimas: daugiau informacijos apie tai, kada publikuoti modelį, rasite Kada turėčiau publikuoti savo modelį?.
- Naujos versijos kūrimas: daugiau informacijos apie tai, kada kurti naują versiją, rasite Kada turėčiau kurti naują versiją?.
"Underfit" modelis yra modelis, kuris iš tikrųjų veikia blogiau nei atsitiktinis spėjimas. Jei jūsų modelis nuolat veikia prastai, tai tikriausiai rodo, kad yra problemų su jūsų treniruočių duomenimis. Ar jūsų naudojami laukai yra susiję su nustatymo, kurį ketinama atlikti jūsų modeliui, tipu? Ar yra duomenų įvedimo klaidų ar kitų problemų, kurios klaidina jūsų modelį?
Atrodo, kad "overfit" modelis veikia labai gerai, jei ne tobulai, kai vykdomas naudojant jūsų treniruočių duomenis. Taip gali būti dėl to, kad jūsų treniruočių duomenyse yra stulpelis, tiesiogiai atitinkantis rezultatą. Pavyzdžiui, tarkime, kad turite prognozavimo modelis, kuri numato, ar siunta atvyks laiku. Jei istoriniai duomenys apima faktinę pristatymo datą, jūsų modelis puikiai nuspės, kai bus vykdomas pagal istorinius duomenis. Tikriausiai tai nebūtų taip gerai, kai jūsų verslo aplinkoje paleidžiama naudojant tikrus duomenis, nes pristatymo datos stulpelis dar nebūtų užpildytas.
- Puslapio viršuje pasirinkite Parametrai.
- Dešinėje esančios srities Modelio parametrai dalyje Pavadinimas įveskite kitą pavadinimą. Atsižvelgiant į AI modelio tipą, pirmiausia gali tekti pasirinkti skyrių Bendra .
- Pasirinkite Įrašyti.
Norėdami sukurti naują versiją, puslapio viršuje pasirinkite Redaguoti modelį .
Vienu metu galite turėti iki dviejų apmokytų versijų: vieną publikuotą versiją ir vieną paskutinę apmokytą versiją , kuri nepublikuota. Jei treniruojate naują versiją, kai jau yra paskutinė apmokyta versija, perrašoma esama paskutinė apmokyta versija.
Kai kuriate naują versiją, jūsų modelis pagrįstas konfigūracija iš esamos versijos – jūsų publikuotos versijos arba paskutinės apmokytos versijos. Jei turite abu, turite pasirinkti, iš kurio norite sukurti naują versiją.
Nauja versija sukuriama tik sėkmingai ją išmokius. Jei išeisite nebaigę pakeitimų ir neapmokę modelio, jūsų pažanga bus išsaugota kaip juodraštis. Tam tikri veiksmai, pvz., naujos versijos kūrimas arba perkvalifikavimas, gali būti išjungti, kol neišmokysite arba neatmesite juodraščio. Vienu metu galite turėti tik vieną juodraštį, todėl prieš tęsdami turite pasirinkti Tęsti juodraštį , kad tęstumėte ten, kur baigėte, arba Atmesti juodraštį , kad atsikratytumėte pakeitimų.
Po treniruotės jūsų treniruočių rezultatai rodomi puslapio Išsami informacija skiltyje Paskutinė apmokyta versija .
Jei esate patenkinti paskutine apmokyta versija, galite publikuoti savo modelį, kad jis būtų pasiekiamas. Priešingu atveju visada galite sukurti naują versiją.
Galite sukurti naują modelio versiją, kad pagerintumėte modelio našumą arba kokybę. Tai priklauso nuo AI modelio tipo: kai kuriuos modelius galima patobulinti atnaujinant konfigūraciją, o kai kuriuos modelius galima patobulinti atnaujinant mokymo duomenis.
Dėl eksperimentinio mašininis mokymas pobūdžio ne visos jūsų sukurtos naujos versijos padidins modelio našumą. Jei nesate patenkinti savo modeliu, galite sukurti naują versiją, kad pabandytumėte pasiekti geresnių rezultatų.
Jei esate patenkinti savo modeliu, galite jį publikuoti, kad jis būtų pasiekiamas. Kadangi vienu metu galite turėti tik dvi apmokytas versijas, galbūt norėsite publikuoti modelį, kurio nenorite perrašyti nauja versija.
Daugiau informacijos apie modelio našumo gerinimo niuansus rasite po tikslumo įvertinimas esančiu pranešimu.
Kadangi mokymas sukuria naują versiją atnaujindamas jūsų konfigūraciją, perkvalifikavimas sukuria naują versiją, kuri naudoja tą pačią konfigūraciją kaip ir dabartinė versija. Perkvalifikavimo pranašumas yra tas, kad jis ištirs visus naujus duomenis, kad jūsų modelis laikui bėgant išliktų tikslus. Šis veiksmas taikomas tik tam tikriems DI modelių tipams.
Prisijunkite prie Power Apps.
Kairiojoje srityje pasirinkite AI Builder>Modeliai.
Atlikite veiksmus, skirtus jūsų modelio tipui.
Jei naudojate prognozė ir Kategorijų klasifikavimas modelius, sekcijoje "Performance " pasirinkite meniu (...), tada pasirinkite Mokyti iš naujo dabar.
Tai pakeičia jūsų paskutinę apmokytą versiją. Jei esate pasiruošę, paskelbkite šią versiją.
Atlikite šiuos veiksmus su kiekvienu savo AI Builder modeliu, kad jūsų AI modeliai vėl pradėtų veikti.