Navegar por la interfaz de usuario

Una interfaz con pestañas le permite navegar entre varios procesos en su experiencia de entrenamiento de modelos. Las distintas pestañas, así como el panel de configuración de experimentos, le permiten realizar numerosas tareas que le ayudarán a entrenar y optimizar su modelo.

La barra de herramientas

La barra de herramientas es el lugar donde puede desplazarse entre las distintas pestañas de la interfaz.

En la barra de herramientas, también puede hacer lo siguiente:

Dependiendo de la pestaña en la que se encuentre, podrá desplazarse entre los modelos que ha entrenado.
Haga clic en Ver configuración para seguir modificando el entrenamiento del experimento, revisar la versión actual o empezar a configurar una nueva versión.

Barra de herramientas de un experimento de aprendizaje automático

Datos

Esta pestaña le permite gestionar los datos del experimento. La primera vez que cree el experimento, esta es la única pestaña que verá. A medida que el experimento se entrena, puede cambiar a otras pestañas para el análisis del modelo.

En la pestaña Datos, puede hacer lo siguiente:

Seleccionar un objetivo antes de entrenar la primera versión
Añadir o eliminar características
Ver la información y estadísticas del conjunto de datos de las características.
Seleccionar un nuevo conjunto de datos de entrenamiento.

Cambiar entre Esquema la vista de esquema y Tabla la vista de datos para obtener diferentes representaciones del conjunto de datos de entrenamiento.

La pestaña «Datos» en un experimento de ML antes de que el usuario haya ejecutado una versión del entrenamiento — La pestaña Datos en un experimento de ML

Modelos

En la pestaña Modelos, realice un análisis rápido de los resultados del entrenamiento y explore una lista de modelos recomendados. La pestaña Modelos le permite comprender y comparar rápidamente las métricas principales de cada modelo. Se ofrecen una serie de recomendaciones para ayudarle a considerar diversos casos de uso predictivo.

Para realizar un análisis más detallado del modelo, puede pasar a las pestañas Comparar y Analizar.

Seleccione un modelo en la tabla Métricas del modelo o en las recomendaciones que aparecen encima de la tabla.Puede ver:

Puntuaciones de rendimiento.
Resumen del entrenamiento de cada modelo (disponible con la optimización inteligente de modelos).
Visualizaciones de la importancia de las características.
Otras visualizaciones específicas del tipo de experimento.

Para más información, vea Gráfico de dispersión para una característica numérica seleccionada, que permite analizar la distribución de los valores SHAP.

La pestaña «Modelos» en un experimento de ML muestra el resumen, las métricas centrales de los modelos y las visualizaciones generadas automáticamente — La pestaña Modelos en un experimento de ML entrenado con la optimización inteligente de modelos

Comparar

Compare los modelos en detalle mediante la analítica integrada. Haga selecciones y personalice los datos presentados en los paneles para descubrir información sobre los modelos.

En la pestaña Comparar, puede hacer lo siguiente:

Acceder a todas las métricas e hiperparámetros disponibles de los modelos.
Comparar las métricas de entrenamiento y retención de los modelos.

Para obtener más información, consulte Comparación de modelos.

Análisis comparativo de modelos en un experimento de ML — La pestaña Comparar en un experimento de ML

Analizar

Conozca en profundidad la analítica integrada para cada modelo que entrena.

En la pestaña Analizar, puede hacer lo siguiente:

Analizar más a fondo la exactitud de la predicción.
Evaluar la importancia de las características a un nivel granular.
Ver la distribución de los datos de las características.

Para obtener más información sobre el análisis detallado de modelos, consulte Realización de análisis detallados de modelos.

La pestaña «Analizar» en un experimento de ML, mostrando la exactitud de la predicción y la importancia de las características — Pestaña Analizar en un experimento de ML

El panel Configuración del experimento

Haga clic en Esquema Ver configuración para ampliar el panel de configuración del experimento. Con este panel expandido, puede empezar a configurar una nueva versión y personalizarla para obtener un mayor control sobre el proceso de entrenamiento.

Con el panel de configuración del experimento, puede hacer lo siguiente:

Seleccionar un objetivo antes de entrenar la primera versión
Agregar o eliminar características
Configurar una nueva versión del experimento
Seleccionar si cambiar o actualizar el conjunto de datos de entrenamiento
Agregar o eliminar algoritmos
Cambiar los parámetros de optimización del modelo

Panel de personalización ampliado en un experimento de aprendizaje automático — El panel Configuración del experimento

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