Navegar por la interfaz de implementación de ML
Cuando abra su implementación de ML, podrá realizar actividades de gestión y supervisión, y utilizarla para crear predicciones sobre conjuntos de datos.
Abra una implementación de ML desde el catálogo. Existen opciones de navegación para lo siguiente:
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Aprobación de modelos
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Información sobre la implementación
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Predicciones del conjunto de datos(predicciones por lotes)
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Predicciones en tiempo real
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Deriva de datos y supervisión de operaciones
Estado de aprobación del modelo
Antes de que la implementación de ML pueda generar predicciones, es necesario activar su modelo de origen. Este proceso se conoce como aprobación de modelos, y ayuda a controlar el número de modelos implementados utilizados activamente en la suscripción.
Si tiene los permisos correctos, puede activar y desactivar el modelo de origen según sea necesario. En caso contrario, contacte con un administrador del espacio empresarial inquilino u otro usuario con permisos suficientes.
Consulte:
Estado de aprobación del modelo

Vista general de la implementación
La Vista general de la implementación muestra las características utilizadas en el entrenamiento del modelo y los detalles para la implementación.
Visión general de la implementación de ML

Predicciones del conjunto de datos
En Predicciones del conjunto de datos, puede administrar y ejecutar predicciones por lotes utilizando la implementación de ML. Haga clic en Crear predicción para crear una configuración de predicción, a partir de la cual ejecutará predicciones por lotes. Puede tener varias configuraciones de predicción para una implementación de ML.
Puede utilizar el menú Acciones de la tabla para:
Ejecutar predicciones a partir de configuraciones existentes
Editar y eliminar configuraciones
Crear, editar y eliminar programas de predicción para una configuración existente
Predicciones de conjuntos de datos con una vista general y el menú Acciones expandido

Si selecciona Editar configuración de la predicción, se abre el panel Configuración de la predicción.
Predicciones de conjuntos de datos con panel lateral para la configuración de predicciones

Predicciones en tiempo real
El panel Predicciones en tiempo real le da acceso al punto de conexión de las predicciones en tiempo real de la API Machine Learning. Si el modelo en la implementación de ML está activado para hacer predicciones, este panel estará visible.
Para obtener información sobre la creación de predicciones en tiempo real, consulte Crear predicciones en tiempo real.
La API de predicciones en tiempo real queda obsoleta y se sustituye por el punto de conexión de predicciones en tiempo real de la API Machine Learning. La funcionalidad en sí no se quedará obsoleta. Para futuras predicciones en tiempo real, utilice el punto de conexión para predicciones en tiempo real de la API Machine Learning.
Supervisión de modelos
Puede supervisar la deriva de los datos y las operaciones de la implementación de ML. Para realizar la supervisión del modelo, abra el panel Control de la deriva de datos.
Con el control de la deriva de datos puede evaluar los cambios en la distribución de las características en el modelo de origen. Cuando se observa una deriva significativa, se recomienda volver a entrenar o configurar el modelo para tener en cuenta los datos más recientes, que pueden indicar nuevos patrones en las tendencias de los datos.
Para más información, vea Controlar la deriva de los datos en los modelos implementados.
Con la supervisión de las operaciones, puede ver los detalles sobre cómo se está utilizando la implementación de ML, por ejemplo, cuántos eventos de predicción tienen éxito o fallan y cómo se activan normalmente los eventos de predicción.
Para más información, vea Supervisar las operaciones del modelo implementado.
El panel Control de la deriva de datos en AutoML

Ver el experimento de ML
Haga clic en Ver experimento de ML en la esquina inferior izquierda de la página para abrir el experimento de ML a partir del cual se creó la implementación de ML.
Visión general de la implementación de ML
