Navigation dans l'interface d'expérimentation
Une interface à onglets vous permet de naviguer ente différents processus de votre expérience d'apprentissage de modèle. Les différents onglets, ainsi que le panneau de configuration de l'expérimentation, vous permettent d'effectuer de nombreuses tâches pour entraîner et optimiser votre modèle.
Barre d'outils
La barre d'outils est l'endroit où vous pouvez passer d'un onglet à un autre dans l'interface.
Dans la barre d'outils, vous pouvez également effectuer les opérations suivantes :
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Suivant l'onglet dans lequel vous vous trouvez, vous pouvez passer d'un modèle ayant fait l'objet d'un apprentissage à un autre.
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Cliquez sur Afficher la configuration pour modifier davantage l'apprentissage de l'expérimentation, examiner la version actuelle ou commencer à configurer une nouvelle version.
Barre d'outils dans une expérimentation AutoML

Données
Cet onglet vous permet de gérer les données de l'expérimentation. Lorsque vous créez votre expérimentation pour la première fois, c'est le seul onglet que vous voyez. À mesure de l'apprentissage de l'expérimentation, vous pouvez accéder à d'autres onglets pour l'analyse du modèle.
Dans l'onglet Données, vous pouvez effectuer les opérations suivantes :
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Sélectionnez une cible avant d'effectuer l'apprentissage de la première version.
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Ajoutez ou retirez des caractéristiques.
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Affichez les informations analytiques et les statistiques du jeu de données de caractéristiques.
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Sélectionnez un nouveau jeu de données d'apprentissage.
Passez de la Vue Schéma à la
Vue Données et inversement pour obtenir différentes représentations du jeu de données d'apprentissage.
Onglet Données dans une expérimentation AutoML

Modèles
Effectuez une analyse rapide des résultats d'apprentissage. L'onglet Modèles vous permet de comprendre et de comparer rapidement les principales métriques de chaque modèle. Pour effectuer une analyse plus détaillée des modèles, vous pouvez utiliser les onglets Comparer et Analyser.
Cliquez sur un modèle dans le tableau Métriques des modèles pour afficher les informations suivantes :
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Scores de performances.
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Résumé de l'apprentissage du modèle (disponible avec l'optimisation de modèle intelligente).
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Visualisations Importance des caractéristiques.
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Autres visualisations spécifiques au type d'expérimentation.
Pour plus d'informations, consultez Réalisation d'une analyse de modèle rapide.
Onglet Modèles dans une expérimentation AutoML dont l'apprentissage a été effectué avec l'optimisation de modèle intelligente

Comparer
Comparez vos modèles dans le détail à l'aide d'analytiques intégrées. Effectuez des sélections et personnalisez les données présentées dans les tableaux de bord pour découvrir des informations analytiques sur les modèles.
Dans l'onglet Comparer, vous pouvez effectuer les opérations suivantes :
-
Accédez à l'ensemble des métriques et hyperparamètres des modèles disponibles.
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Comparez les métriques d'apprentissage et de rétention de l'ensemble des modèles.
Pour plus d'informations, consultez Comparaison des modèles.
Onglet Comparer dans une expérimentation ML

Analyser
Approfondissez avec l'analyse intégrée de chaque modèle dont vous effectuez l'apprentissage.
Dans l'onglet Analyser, vous pouvez effectuer les opérations suivantes :
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Analysez davantage l'exactitude des prédictions.
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Évaluez l'importance des caractéristiques à un niveau granulaire.
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Affichez la distribution des données des caractéristiques.
Pour plus d'informations sur l'analyse de modèle détaillée, consultez Réalisation d'une analyse de modèle détaillée.
Onglet Analyser dans une expérimentation ML

Panneau Configuration de l'expérimentation
Cliquez sur Afficher la configuration pour développer le panneau Configuration de l'expérimentation. Avec ce panneau développé, vous pouvez commencer à configurer une nouvelle version et à la personnaliser pour obtenir plus de contrôle sur le processus d'apprentissage.
Avec le panneau Configuration de l'expérimentation, vous pouvez effectuer les opérations suivantes :
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Sélectionner une cible avant d'effectuer l'apprentissage de la première version
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Ajouter ou retirer des caractéristiques
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Configurer une nouvelle version de l'expérimentation
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Sélectionner pour modifier ou actualiser le jeu de données d'apprentissage
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Ajouter ou retirer des algorithmes
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Modifier les paramètres d'optimisation du modèle
Panneau Configuration de l'expérimentation
