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Navigazione dell'interfaccia di un esperimento

Un'interfaccia a schede consente di navigare tra diversi processi durante l'esperienza di addestramento del modello. Le diverse schede, oltre al pannello di configurazione dell'esperimento, consentono di eseguire numerose attività per consentire di addestrare e ottimizzare il proprio modello.

Barra degli strumenti

Nella barra degli strumenti è possibile passare tra le diverse schede dell'interfaccia.

Nella barra degli strumenti, è possibile anche fare quanto segue:

  • A seconda della scheda visualizzata, è possibile passare tra i modelli addestrati.

  • Fare clic su Visualizza configurazione per modificare ulteriormente l'addestramento dell'esperimento, verificare la versione corrente o iniziare a configurare una nuova versione.

Barra degli strumenti in un esperimento di AutoML

Barra degli strumenti in un esperimento di ML

Dati

Questa scheda consente di gestire i dati nell'esperimento. Non appena creato l'esperimento, questa è l'unica scheda visualizzata. Con il procedere dell'addestramento dell'esperimento, è possibile passare alle altre schede per l'analisi del modello.

Nella scheda Dati, è possibile fare quanto segue:

  • Selezionare una destinazione prima di addestrare la prima versione.

  • Aggiungere o rimuovere le funzioni.

  • Visualizzare le informazioni strategiche e le statistiche sul set di dati della funzione.

  • Selezionare un nuovo training set.

Passare tra Schema Vista schema e Tabella Vista dati per rappresentazioni differenti del training set.

La scheda Dati in un esperimento di AutoML

La scheda 'Dati' in un esperimento di ML prima che l'utente esegua una versione dell'addestramento

Modelli

Eseguire un'analisi rapida dei risultati dell'addestramento. La scheda Modelli consente di apprendere e confrontare rapidamente le metriche di base per ogni modello. Per eseguire un'analisi più dettagliata del modello, è possibile utilizzare le schede Confronta e Analizza.

Fare clic su un modello nella tabella Metriche modello per visualizzare i seguenti elementi:

  • Punteggi sulle prestazioni.

  • Riepilogo dell'addestramento del modello (disponibile con l'ottimizzazione intelligente del modello).

  • Visualizzazioni sull'importanza delle funzioni.

  • Altre visualizzazioni specifiche per il tipo di esperimento.

Per ulteriori informazioni, vedere Esecuzione di analisi rapide dei modelli.

La scheda Modelli in un esperimento di AutoML addestrato con l'ottimizzazione intelligente del modello

La scheda 'Modelli' in un esperimento di ML, che mostra il riepilogo, le metriche di base del modello e le visualizzazioni generate automaticamente

Confronta

È possibile confrontare i modelli in modo dettagliato utilizzando le analisi integrate. Effettuare selezioni e personalizzare i dati presentati nei dashboard per scoprire le informazioni strategiche sui modelli.

Nella scheda Confronta, è possibile fare quanto segue:

  • Accedere a tutti gli iperparametri e metriche del modello.

  • Confrontare l'addestramento e le metriche di controllo automatico tra i diversi modelli.

Per ulteriori informazioni, vedere Confronto dei modelli.

Scheda Confronta in un esperimento di ML

Analisi comparativa del modello in un esperimento di ML

Analizza

È ottenere informazioni più approfondite con le analisi integrate per ogni modello addestrato.

Nella scheda Analizza, è possibile fare quanto segue:

  • Analizzare ulteriormente l'accuratezza della previsione.

  • Valutare l'importanza della funzione a livello granulare.

  • Visualizzare la distribuzione dei dati della funzione.

Per maggiori informazioni sull'analisi dettagliata del modello, vedere Esecuzione di analisi dettagliate dei modelli.

Scheda Analizza in un esperimento di ML

La scheda 'Analizza' in un esperimento di ML, che mostra l'accuratezza della previsione e l'importanza della funzione

Pannello Configurazione esperimento

Fare clic su Schema Visualizza configurazione per espandere il pannello di configurazione dell'esperimento. Con il pannello espanso, è possibile iniziare a configurare una nuova versione e personalizzarla per ottenere un maggiore controllo sul processo di addestramento.

Tramite il pannello di configurazione dell'esperimento, è possibile eseguire le seguenti operazioni:

  • Selezionare una destinazione prima di iniziare l'addestramento della prima versione

  • Aggiunta o rimozione di funzioni

  • Configurazione di una nuova versione dell'esperimento

  • Selezionare per modificare o aggiornare il training set

  • Aggiunta o rimozione di algoritmi

  • Modifica delle impostazioni di ottimizzazione del modello

Pannello Configurazione esperimento

Pannello di personalizzazione espanso in un esperimento di ML

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