Konuşma dilini anlama modeli ayrıntılarını görüntüleme

Model eğitimi tamamlandıktan sonra model ayrıntılarınızı görüntüleyebilir ve test kümesinde ne kadar iyi performans sergilediğini görebilirsiniz.

Not

Test kümesini eğitim verilerinden otomatik olarak böl seçeneğinin kullanılması, test kümesi konuşmalarınızdan rastgele seçildiğinden, her yeni modeli eğitişinizde farklı model değerlendirme sonuçlarına neden olabilir. Bir modeli her eğittiğinizde, buharlaştırmanın aynı test kümesinde hesaplandığından emin olmak için, eğitim işini başlatırken Eğitim ve test verilerinin el ile bölünmesini kullan seçeneğini kullandığınızdan ve konuşmalarınızı eklerkenTest kümenizi tanımladığınızdan emin olun.

Önkoşullar

Modelin değerlendirmesini görüntülemeden önce şunları yapmanız gerekir:

• Başarıyla oluşturulan bir proje.
• Başarıyla eğitilmiş bir model.

Daha fazla bilgi için bkz. proje geliştirme yaşam döngüsü .

Model ayrıntıları

Language Studio

1. Language Studio'da proje sayfanıza gidin.

2. Ekranın sol tarafındaki menüden Model performansı'nı seçin.

3. Bu sayfada yalnızca başarıyla eğitilmiş modelleri, her modelin F1 puanını ve modelin son kullanma tarihini görüntüleyebilirsiniz. Performansı hakkında daha fazla ayrıntı için model adını seçebilirsiniz. Modeller yalnızca modeli eğitirken seçilen test verileri varsa değerlendirme ayrıntılarını içerir.

Genel bakış

• Bu sekmede modelin eğitim işi için F1 puanı, duyarlık, yakalama, tarih ve saat, toplam eğitim zamanı ve bu eğitim işine dahil edilen eğitim ve test konuşmalarının sayısı gibi ayrıntılarını görüntüleyebilirsiniz. Üst kısımdaki Model Türü'nü seçerek amaçlar veya varlıklar arasındaki ayrıntıları görüntüleyebilirsiniz.

  

• Modelin nasıl geliştirileceğine ilişkin yönergeleri de göreceksiniz. Görünüm ayrıntılarına tıklandığında, modelin nasıl geliştirileceğine ilişkin daha fazla rehberlik sağlamak için bir yan panel açılır.

  

Model türü performansı

• Bu, test sırasında modelinizin nasıl performans sergilediğini gösteren bir anlık görüntüdür. Buradaki ölçümler statiktir ve modelinize bağlıdır, bu nedenle siz yeniden eğitene kadar güncelleştiremezler.

• Her amaç veya varlık için duyarlık, yakalama, F1 puanı, eğitim ve test etiketlerinin sayısını görebilirsiniz. Öğrenilen bir bileşeni içermeyen varlıklar eğitim etiketi göstermez. Öğrenilen bir bileşen yalnızca eğitim kümenize etiketler eklenerek eklenir.

  

Test kümesi ayrıntıları

• Burada test kümesine dahil edilen konuşmaları ve bunların amacını veya varlık tahminlerini göreceksiniz. Yalnızca etiketlerinden farklı tahminlerin bulunduğu konuşmaları göstermek için Yalnızca hataları göster iki durumlu düğmesini kullanabilir veya test kümesindeki tüm konuşmaları görüntülemek için iki durumlu düğmenin seçimini kaldırabilirsiniz. Ayrıca, her konuşmanın görünümü olarak varlık etiketlerini gösterme veya Varlık tahminlerini gösterme arasında geçiş yapabilirsiniz. Varlık tahminleri noktalı çizgiler, etiketler ise düz çizgiler olarak gösterilir.

• Model Türü sütunu tarafından belirtilen amacını veya varlık tahminlerini görüntülemek için her satırı genişletebilirsiniz. Metin sütunu, tahmin edilen veya etiketlenen varlığın metnini gösterir. Her satır, test kümesindeki etiketi göstermek için Bir Etiketli sütuna ve gerçek tahmini belirtmek için Sütun olarak tahmin edilir'e sahiptir. Ayrıca, Sonuç Türü sütununda gerçek pozitif, hatalı pozitif veya yanlış negatif olup olmadığını görürsünüz.

  

Veri kümesi dağıtımı

Bu anlık görüntü, amaçların veya varlıkların eğitim ve test kümelerinize nasıl dağıtıldığı gösterir. Bu veriler statiktir ve modelinize bağlıdır, dolayısıyla siz yeniden eğitene kadar güncelleştiremez. Öğrenilen bir bileşeni içermeyen varlıklar eğitim etiketi göstermez. Öğrenilen bir bileşen yalnızca eğitim kümenize etiketler eklenerek eklenir.

Karışıklık matrisi

Karışıklık matrisi, modelinizin performansını değerlendirmek için kullanılan bir N x N matrisidir; burada N, hedef amaçların veya varlıkların sayısıdır. Matris, beklenen etiketleri model tarafından tahmin edilen etiketlerle karşılaştırarak hangi amaçların veya varlıkların diğer amaçlar ve varlıklar olarak yanlış sınıflandırıldığını belirler. Karışıklık matrisinin herhangi bir hücresine tıklayarak hücredeki değerlere tam olarak hangi konuşmaların katkıda bulunduğunu belirleyebilirsiniz.

Amaç karışıklık matrisini ham sayı veya normalleştirilmiş görünümde görüntüleyebilirsiniz. Ham sayı, bir amaç kümesi için tahmin edilen ve etiketlenen konuşmaların gerçek sayısıdır. Normalleştirilmiş değer, bir amaç kümesi için tahmin edilen ve etiketlenmiş konuşmaların 0 ile 1 arasındaki oranıdır.

Karakter çakışma sayısı veya normalleştirilmiş karakter çakışması görünümünde varlık karışıklık matrisini görüntüleyebilirsiniz. Karakter çakışma sayısı, bir varlık kümesi için tahmin edilen ve etiketlenen gerçek yayılma sayısıdır. Normalleştirilmiş karakter çakışması, bir varlık kümesi için tahmin edilen ve etiketlenmiş aralıkların 0 ile 1 arasındaki oranıdır. Bazen varlıklar kısmen tahmin edilebilir veya etiketlenebilir ve karışıklık matrisinde ondalık değerlere yol açabilir.

• Tüm değerler: Tüm amaçlar veya varlıklar için karışıklık matrisini gösterir.

• Yalnızca hatalar: Yalnızca hata içeren amaçlar veya varlıklar için karışıklık matrisini gösterir.

• Yalnızca eşleşmeler: Yalnızca doğru tahminlere sahip amaçlar veya varlıklar için karışıklık matrisini gösterir.

REST API'leri

Eğitilen model değerlendirme özetini almak için aşağıdaki URL'yi, üst bilgileri ve JSON gövdesini kullanarak bir GET isteği oluşturun.

Model Özeti

Bu API, amaçlarınızın ve varlıklarınızın duyarlığı, geri çağırması, F1 ve karışıklık matrisi dahil olmak üzere modelinizin değerlendirme sonuçlarının özetini döndürür.

İstek URL’si

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{projectName}/models/{trainedModelLabel}/evaluation/summary-result?api-version={API-VERSION}

Yer tutucu	Değer	Örnek
{ENDPOINT}	API isteğinizin kimliğini doğrulamak için uç nokta.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{PROJECT-NAME}	Projenizin adı. Bu değer büyük/küçük harfe duyarlıdır.	myProject
{trainedModelLabel}	Eğitilen modelinizin adı. Bu değer büyük/küçük harfe duyarlıdır.	Model1
{API-VERSION}	Çağırdığınız API'nin sürümü .	2023-04-01

Üst Bilgiler

İsteğinizin kimliğini doğrulamak için aşağıdaki üst bilgiyi kullanın.

Anahtar	Değer
Ocp-Apim-Subscription-Key	Kaynağınızın anahtarı. API isteklerinizin kimliğini doğrulamak için kullanılır.

Yanıt Gövdesi

İsteği gönderdikten sonra aşağıdaki yanıtı alırsınız.

{
  "entitiesEvaluation": {
    "confusionMatrix": {
      "additionalProp1": {
        "additionalProp1": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp2": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp3": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        }
      },
      "additionalProp2": {
        "additionalProp1": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp2": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp3": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        }
      },
      "additionalProp3": {
        "additionalProp1": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp2": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp3": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        }
      }
    },
    "entities": {
      "additionalProp1": {
        "f1": 0,
        "precision": 0,
        "recall": 0,
        "truePositivesCount": 0,
        "trueNegativesCount": 0,
        "falsePositivesCount": 0,
        "falseNegativesCount": 0
      },
      "additionalProp2": {
        "f1": 0,
        "precision": 0,
        "recall": 0,
        "truePositivesCount": 0,
        "trueNegativesCount": 0,
        "falsePositivesCount": 0,
        "falseNegativesCount": 0
      },
      "additionalProp3": {
        "f1": 0,
        "precision": 0,
        "recall": 0,
        "truePositivesCount": 0,
        "trueNegativesCount": 0,
        "falsePositivesCount": 0,
        "falseNegativesCount": 0
      }
    },
    "microF1": 0,
    "microPrecision": 0,
    "microRecall": 0,
    "macroF1": 0,
    "macroPrecision": 0,
    "macroRecall": 0
  },
  "intentsEvaluation": {
    "confusionMatrix": {
      "additionalProp1": {
        "additionalProp1": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp2": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp3": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        }
      },
      "additionalProp2": {
        "additionalProp1": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp2": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp3": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        }
      },
      "additionalProp3": {
        "additionalProp1": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp2": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp3": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        }
      }
    },
    "intents": {
      "additionalProp1": {
        "f1": 0,
        "precision": 0,
        "recall": 0,
        "truePositivesCount": 0,
        "trueNegativesCount": 0,
        "falsePositivesCount": 0,
        "falseNegativesCount": 0
      },
      "additionalProp2": {
        "f1": 0,
        "precision": 0,
        "recall": 0,
        "truePositivesCount": 0,
        "trueNegativesCount": 0,
        "falsePositivesCount": 0,
        "falseNegativesCount": 0
      },
      "additionalProp3": {
        "f1": 0,
        "precision": 0,
        "recall": 0,
        "truePositivesCount": 0,
        "trueNegativesCount": 0,
        "falsePositivesCount": 0,
        "falseNegativesCount": 0
      }
    },
    "microF1": 0,
    "microPrecision": 0,
    "microRecall": 0,
    "macroF1": 0,
    "macroPrecision": 0,
    "macroRecall": 0
  },
  "evaluationOptions": {
    "kind": "percentage",
    "trainingSplitPercentage": 0,
    "testingSplitPercentage": 0
  }
}

Model Sonuçları

Bu API, amaçlar ve varlıklar için beklenen ve gerçek tahminleri de dahil olmak üzere her konuşmanın tek tek sonuçlarını döndürür.

İstek URL’si

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{projectName}/models/{trainedModelLabel}/evaluation/result?top={top}&skip={skip}&maxpagesize={maxpagesize}&api-version={API-VERSION}

Yer tutucu	Değer	Örnek
{ENDPOINT}	API isteğinizin kimliğini doğrulamak için uç nokta.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{PROJECT-NAME}	Projenizin adı. Bu değer büyük/küçük harfe duyarlıdır.	myProject
{trainedModelLabel}	Eğitilen modelinizin adı. Bu değer büyük/küçük harfe duyarlıdır.	Model1
{API-VERSION}	Çağırdığınız API'nin sürümü .	2023-04-01
{top}	Koleksiyondan döndürülecek en fazla konuşma sayısı. İsteğe bağlı.	100
{skip}	Döndürülecek ilk konuşmanın koleksiyonuna uzaklık. İsteğe bağlı.	100
{maxpagesize}	Tek bir yanıta eklenecek en fazla konuşma sayısı. İsteğe Bağlı	100

Üst Bilgiler

İsteğinizin kimliğini doğrulamak için aşağıdaki üst bilgiyi kullanın.

Anahtar	Değer
Ocp-Apim-Subscription-Key	Kaynağınızın anahtarı. API isteklerinizin kimliğini doğrulamak için kullanılır.

Yanıt Gövdesi

İsteği gönderdikten sonra aşağıdaki yanıtı alırsınız.

{
  "value": [
    {
      "text": "send the email",
      "language": "en-us",
      "entitiesResult": {
        "expectedEntities": [],
        "predictedEntities": []
      },
      "intentsResult": {
        "expectedIntent": "SendEmail",
        "predictedIntent": "SendEmail"
      }
    },
    {
      "text": "send a mail to daniel",
      "language": "en-us",
      "entitiesResult": {
        "expectedEntities": [
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 15,
            "length": 6
          }
        ],
        "predictedEntities": [
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 15,
            "length": 6
          }
        ]
      },
      "intentsResult": {
        "expectedIntent": "SendEmail",
        "predictedIntent": "SendEmail"
      }
    },
    {
      "text": "i forgot to add an important part to that email to james . please set it up to edit",
      "language": "en-us",
      "entitiesResult": {
        "expectedEntities": [
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 51,
            "length": 5
          }
        ],
        "predictedEntities": [
          {
            "category": "Category",
            "offset": 19,
            "length": 9
          },
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 51,
            "length": 5
          }
        ]
      },
      "intentsResult": {
        "expectedIntent": "AddMore",
        "predictedIntent": "AddMore"
      }
    },
    {
      "text": "send email to a and tian",
      "language": "en-us",
      "entitiesResult": {
        "expectedEntities": [
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 14,
            "length": 1
          },
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 20,
            "length": 4
          }
        ],
        "predictedEntities": [
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 14,
            "length": 1
          },
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 20,
            "length": 4
          }
        ]
      },
      "intentsResult": {
        "expectedIntent": "SendEmail",
        "predictedIntent": "SendEmail"
      }
    },
    {
      "text": "send thomas an email",
      "language": "en-us",
      "entitiesResult": {
        "expectedEntities": [
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 5,
            "length": 6
          }
        ],
        "predictedEntities": [
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 5,
            "length": 6
          }
        ]
      },
      "intentsResult": {
        "expectedIntent": "SendEmail",
        "predictedIntent": "SendEmail"
      }
    },
    {
      "text": "i need to add more to the email message i am sending to vincent",
      "language": "en-us",
      "entitiesResult": {
        "expectedEntities": [
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 56,
            "length": 7
          }
        ],
        "predictedEntities": [
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 56,
            "length": 7
          }
        ]
      },
      "intentsResult": {
        "expectedIntent": "AddMore",
        "predictedIntent": "AddMore"
      }
    },
    {
      "text": "send an email to lily roth and abc123@microsoft.com",
      "language": "en-us",
      "entitiesResult": {
        "expectedEntities": [
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 17,
            "length": 9
          }
        ],
        "predictedEntities": [
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 17,
            "length": 9
          }
        ]
      },
      "intentsResult": {
        "expectedIntent": "SendEmail",
        "predictedIntent": "SendEmail"
      }
    },
    {
      "text": "i need to add something else to my email to cheryl",
      "language": "en-us",
      "entitiesResult": {
        "expectedEntities": [
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 44,
            "length": 6
          }
        ],
        "predictedEntities": [
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 44,
            "length": 6
          }
        ]
      },
      "intentsResult": {
        "expectedIntent": "AddMore",
        "predictedIntent": "AddMore"
      }
    },
    {
      "text": "send an email to larry , joseph and billy larkson",
      "language": "en-us",
      "entitiesResult": {
        "expectedEntities": [
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 17,
            "length": 5
          },
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 25,
            "length": 6
          },
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 36,
            "length": 13
          }
        ],
        "predictedEntities": [
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 17,
            "length": 5
          },
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 25,
            "length": 6
          },
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 36,
            "length": 13
          }
        ]
      },
      "intentsResult": {
        "expectedIntent": "SendEmail",
        "predictedIntent": "SendEmail"
      }
    },
    {
      "text": "send mail to dorothy",
      "language": "en-us",
      "entitiesResult": {
        "expectedEntities": [
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 13,
            "length": 7
          }
        ],
        "predictedEntities": [
          {
            "category": "ContactName",
            "offset": 13,
            "length": 7
          }
        ]
      },
      "intentsResult": {
        "expectedIntent": "SendEmail",
        "predictedIntent": "SendEmail"
      }
    }
  ],
  "nextLink": "{Endpoint}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{projectName}/models/{trainedModelLabel}/evaluation/result/?api-version=2022-10-01-preview&top={top}&skip={skip}&maxpagesize={maxpagesize}"
}

Model verilerini yükleme veya dışarı aktarma

Language Studio

Model verilerinizi yüklemek için:

1. Model değerlendirme sayfasında herhangi bir modeli seçin.

2. Model verilerini yükle düğmesini seçin.

3. Görüntülenen pencerede yakalamanız gereken kaydedilmemiş değişiklikleriniz olmadığını onaylayın ve Verileri yükle'yi seçin.

4. Model verilerinizin projenize yüklenmesi bitene kadar bekleyin. Tamamlandığında Şema tasarımı sayfasına geri yönlendirilirsiniz.

Model verilerinizi dışarı aktarmak için:

1. Model değerlendirme sayfasında herhangi bir modeli seçin.

2. Model verilerini dışarı aktar düğmesini seçin. Modelinizin JSON anlık görüntüsünün yerel olarak indirilmesi için bekleyin.

REST API'leri

Model verilerini yükleme

Model verilerinizi projenize yüklemek için aşağıdaki URL' yi, üst bilgileri ve JSON gövdesini kullanarak bir POST isteği oluşturun.

İstek URL’si

API isteğinizi oluştururken aşağıdaki URL'yi kullanın. Aşağıdaki yer tutucu değerlerini kendi değerlerinizle değiştirin.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/models/{MODEL-NAME}:load-snapshot?stringIndexType=Utf16CodeUnit&api-version={API-VERSION}

Yer tutucu	Değer	Örnek
{ENDPOINT}	API isteğinizin kimliğini doğrulamak için uç nokta.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{PROJECT-NAME}	Projenizin adı. Bu değer büyük/küçük harfe duyarlıdır.	EmailApp
{API-VERSION}	Çağırdığınız API'nin sürümü.	2022-10-01-preview
{MODEL-NAME}	Modelinizin adı. Bu değer büyük/küçük harfe duyarlıdır.	v1

Üst Bilgiler

İsteğinizin kimliğini doğrulamak için aşağıdaki üst bilgiyi kullanın.

Anahtar	Değer
Ocp-Apim-Subscription-Key	Kaynağınızın anahtarı. API isteklerinizin kimliğini doğrulamak için kullanılır.

API isteğinizi gönderdikten sonra başarılı olduğunu belirten bir 202 yanıt alırsınız. Yanıt üst bilgilerinde değeri ayıklayın operation-location . Şu şekilde biçimlendirilir:

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/models/{MODEL-NAME}/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

JOB-ID bu işlem zaman uyumsuz olduğundan isteğinizi tanımlamak için kullanılır. Aynı kimlik doğrulama yöntemini kullanarak model veri yükleme durumunuzu almak için bu URL'yi kullanın.

Model verilerini dışarı aktarma

Model verilerinizi dışarı aktarmak için aşağıdaki URL' yi, üst bilgileri ve JSON gövdesini kullanarak bir POST isteği oluşturun.

İstek URL’si

API isteğinizi oluştururken aşağıdaki URL'yi kullanın. Aşağıdaki yer tutucu değerlerini kendi değerlerinizle değiştirin.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/:export?stringIndexType=Utf16CodeUnit&api-version={API-VERSION}&trainedModelLabel={MODEL-NAME}

Yer tutucu	Değer	Örnek
{ENDPOINT}	API isteğinizin kimliğini doğrulamak için uç nokta.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{PROJECT-NAME}	Projenizin adı. Bu değer büyük/küçük harfe duyarlıdır.	EmailApp
{API-VERSION}	Çağırdığınız API'nin sürümü.	2022-10-01-preview
{MODEL-NAME}	Modelinizin adı. Bu değer büyük/küçük harfe duyarlıdır.	v1

Üst Bilgiler

İsteğinizin kimliğini doğrulamak için aşağıdaki üst bilgiyi kullanın.

Anahtar	Değer
Ocp-Apim-Subscription-Key	Kaynağınızın anahtarı. API isteklerinizin kimliğini doğrulamak için kullanılır.

API isteğinizi gönderdikten sonra başarılı olduğunu belirten bir 202 yanıt alırsınız. Yanıt üst bilgilerinde değeri ayıklayın operation-location . Şu şekilde biçimlendirilir:

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

JOB-ID bu işlem zaman uyumsuz olduğundan isteğinizi tanımlamak için kullanılır. Aynı kimlik doğrulama yöntemini kullanarak dışarı aktarılan JSON projesini almak için bu URL'yi kullanın.

Modeli silme

Language Studio

Modelinizi Language Studio'dan silmek için:

1. Sol taraftaki menüden Model performansı'nı seçin.

2. Silmek istediğiniz model adını seçin ve üstteki menüden Sil'i seçin.

3. Görüntülenen pencerede Tamam'ı seçerek modeli silin.

REST API'leri

Modeli silmek için aşağıdaki URL' yi, üst bilgileri ve JSON gövdesini kullanarak bir DELETE isteği oluşturun.

İstek URL’si

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{projectName}/models/{trainedModelLabel}?api-version={API-VERSION}

Yer tutucu	Değer	Örnek
{YOUR-ENDPOINT}	API isteğinizin kimliğini doğrulamak için uç nokta.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{PROJECT-NAME}	Projenizin adı. Bu değer büyük/küçük harfe duyarlıdır.	myProject
{trainedModelLabel}	Model adınızın adı. Bu değer büyük/küçük harfe duyarlıdır.	model1
{API-VERSION}	Çağırdığınız API'nin sürümü .	2023-04-01

Üst Bilgiler

İsteğinizin kimliğini doğrulamak için aşağıdaki üst bilgiyi kullanın.

Anahtar	Değer
Ocp-Apim-Subscription-Key	Kaynağınızın anahtarı. API isteklerinizin kimliğini doğrulamak için kullanılır.

API isteğinizi gönderdikten sonra başarılı olduğunu belirten bir 204 yanıt alırsınız ve bu da modelinizin silindiği anlamına gelir.

Sonraki adımlar

• Modelinizin performansını gözden geçirirken kullanılan değerlendirme ölçümleri hakkında bilgi edinin.
• Model performansınızdan memnunsanız modelinizi dağıtabilirsiniz