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在 AI Builder 中管理您的模型

為您的企業建立最佳模型,可能是一個相當反覆執行的程序。 結果可能會根據您設定的設定和提供的定型資料而有所不同。 更新這些因素可以改善模型的效能。 但是在某些情況下,效能可能會降低。 每個 AI 模型類型都有一組方針,可協助您完成建立最佳模型的程序,並根據您的需求量身打造。

用來管理 AI 模型的畫面螢幕擷取畫面。

評估您的模型

當您首次將模型定型之後,就可以在其詳細資料頁面上評估它的效能和品質。

根據您的 AI 模型類型,可能會針對每個定型版本顯示效能分數。 您可以使用此分數,快速比較相同模型的兩個版本。 不過,請注意,此分數是以該定型的設定為基礎。 比較分數時,請務必將版本之間所做的任何變更納入考量。

每個 AI 模型類型對於分數的計算方式,以及應如何解譯分數的方式,都有不同的說明。 若要深入了解,請參閱效能旁邊的工具提示。

某些 AI 模型類型包括一項功能,可使用您選擇的真實資料快速測試定型版本的效能。 選取快速測試以查看模型的實際運作情況。

完成評估新定型的模型之後,您會有兩個選項:

擬合不足模型

擬合不足模型的實際執行效能比隨機猜測更差。 如果模型執行效能持續不佳,可能表示定型資料有問題。 您所使用欄位是否與模型預定要進行的判斷類型有關? 是否有資料輸入錯誤或其他問題,導致模型偏差?

擬合過度模型

採用定型資料來執行擬合過度模型時,執行效能會好到幾乎無懈可擊。 這可能是因為定型資料中有一個資料行直接對應到結果。 好比說,假設您有一個預測模型要用來預測出貨是否準時抵達。 如果歷史資料包含實際交貨日期,則在採用歷史資料執行模型時,就會得出精確的預測。 然而,當使用商務環境的實際資料來執行模型時,預測就不會這麼準確了,因為此時的交貨日期資料行尚未填入。

編輯模型名稱

  1. 在頁面頂端,選取設定
  2. 在右側模型設定窗格的名稱底下,輸入不同的名稱。 視您的 AI 模型類型而定,您可能需要先選取一般區段。
  3. 選取儲存

建立新版本

若要建立新版本,請選取頁面頂端的編輯模型

您一次最多可以有兩個定型的版本:一個發佈的版本,以及一個未發佈的上次定型的版本。 如果您在將新版本定型時上次定型的版本已經存在,則會覆寫現有的上次定型版本。

當您建立新版本時,您的模型會以現有版本的設定為基礎,即您發佈的版本或上次定型的版本。 如果您同時擁有這兩個版本,就必須選擇要從哪一個建立新版本。

[編輯模型] 功能表的螢幕擷取畫面。

只有在您成功定型後,才會建立新版本。 如果您在未完成變更並將模型定型的情況下離開,即會將您的進度會儲存為草稿。 有些動作 (例如,建立新版本或重新定型) 可能會停用,直到您定型或捨棄草稿為止。 您一次只能有一個草稿可供使用,因此必須選取繼續草稿以從您離開的位置繼續,或選取捨棄草稿以清除變更,然後才能繼續。

定型後,您的定型結果會顯示在詳細資料頁面的上次定型的版本區段底下。

如果您對上次定型的版本感到滿意,就可以發佈模型,使其可供使用。 否則,您隨時都可以建立新版本。

何時應該建立新版本?

您可以建立新版本的模型,以協助改善模型效能或品質。 這取決於 AI 模型類型:有些模型可藉由更新設定來改善,而某些模型則可藉由更新定型資料來改善。

基於機器學習的實驗本質,並非您建立的所有新版本都會導致模型效能提升。 如果您不滿意模型,則可建立新版本以嘗試產生更好的結果。

如果您對模型感到滿意,就可以進行發佈,使其可供使用。 因為一次只能有兩個定型的版本,您可能需要發佈您不希望由新版本覆寫的模型。

如需改善模型效能細微差異的詳細資訊,請參閱正確性分數底下的訊息。

重新定型並重新發佈現有的模型

定型會藉由更新您的設定來建立新版本,而重新定型會建立使用與您目前版本所用相同設定的新版本。 重新定型的優點是,它將會研究任何新資料,讓您的模型能夠隨時保持準確狀態。 此動作僅適用於特定的 AI 模型類型。

  1. 登入 Power Apps

  2. 在左窗格中,選取 AI Builder>模型

  3. 遵循模型類型的步驟。

    如果是預測模型和類別分類模型,請在效能區段中選取 () 功能表,然後選取立即重新定型

  4. 這會取代您上次定型的版本。 如果您已準備好,請發佈此版本。

在您的每個 AI Builder 模型上執行這些步驟,以讓您的 AI 模型再次啟動並執行。

下一個步驟

在 AI Builder 中發佈您的模型

訓練:管理 AI Builder 中的模組 (課程模組)