모델 분석
Qlik 프로젝트는 실험에서 학습시킨 모델을 분석할 수 있는 풍부한 시각적 경험을 제공합니다. 자동 생성된 권장 사항, 요약 및 시각화가 포함된 간단한 인터페이스를 사용하여 주요 모델 메트릭을 분석할 수 있습니다. 더 자세한 분석 및 비교를 위해 임베디드 분석을 사용할 수 있습니다.
시작하기 전에
모델을 분석하기 전에 모델 검토 개념을 기본적으로 이해하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 여기에는 모델 점수, 기능 중요도 및 알고리즘이 포함됩니다.
자세한 내용은 모델 검토 개념 이해을 참조하십시오.
빠른 분석
빠른 분석을 통해 모델 학습이 어떻게 진행되었는지, 결과 모델의 품질은 어떠한지 신속하게 파악할 수 있습니다. 또한 일반적인 요구 사항을 기반으로 어떤 모델이 권장되는지 검토할 수도.
분석을 시작하기 전에 학습 데이터 탭을 열어 학습 데이터가 어떻게 처리되었는지 확인하는 것이 좋습니다. 기능이 해당 버전에서 사용할 수 없는 것으로 판명되었을 수 있으므로 이는 중요할 수 있습니다.
학습 결과의 개요를 보려면 실험에서 모델 탭을 엽니다. 모델을 신속하게 비교하고 성능이 가장 우수한 모델을 식별할 수 있습니다. 이 탭에 표시되는 정보는 인텔리전트 모델 최적화 사용 여부와 실험의 문제 유형에 따라 다릅니다.
자세한 내용은 다음을 참조하십시오.
모델 비교
임베디드 분석을 사용하여 모델을 대화형으로 심층 비교할 수 있습니다. 이러한 비교는 비교 탭에서 수행할 수 있습니다.
모델 비교 중에 다음을 수행할 수 있습니다.
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모든 모델에 대해 사용 가능한 모든 모델 메트릭을 비교합니다.
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모든 모델에 대한 학습 및 홀드아웃 점수를 보고 비교합니다.
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모든 모델에서 하이퍼파라미터 값을 비교합니다.
종합적인 가이드는 모델 비교를 참조하십시오.
상세 분석
실험의 분석 탭에서 특정 모델에 대한 상세 분석을 수행합니다. 상세 분석은 임베디드 분석을 통해 수행됩니다. 데이터를 대화형으로 필터링하여 특정 데이터 클러스터에 대한 모델 성능을 더 잘 이해할 수 있습니다.
상세 모델 분석을 통해 학습 데이터로 인해 발생하는 문제를 식별하고 모델의 강점과 약점에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
종합적인 가이드는 세부 모델 분석 수행를 참조하십시오.
학습 보고서 다운로드
추가 세부 정보를 위해 실험의 모델에 대한 학습 보고서를 다운로드할 수 있습니다. 학습 보고서는 모델이 어떻게 학습되었는지에 대한 심층적인 요약을 제공하며 전처리, 기능 변환, 실험 버전 관리 및 모델 메트릭에 대한 종합적인 세부 정보를 제공합니다. 학습 보고서는 로컬 컴퓨터로 직접 내보내집니다.
자세한 내용은 ML 교육 보고서 다운로드를 참조하십시오.
다음 단계
다음 단계는 모델을 최적화하는 방법에 따라 달라질 수 있습니다.
인텔리전트 모델 최적화는 이상적으로 추가적인 미세 조정이 거의 또는 전혀 없이 배포할 준비가 된 모델을 생성합니다. 모델의 품질은 여전히 학습 데이터의 품질, 실험 구성 및 예측 사용 사례에 특정한 요구 사항에 따라 달라집니다. 모델을 분석하고 데이터 품질 또는 실험 구성과 관련된 기타 문제를 해결한 후에는 요구 사항에 가장 적합한 모델을 배포할 준비가 된 것입니다.
인텔리전트 모델 최적화를 실행한 후 추가 문제를 식별하거나 처음부터 인텔리전트 모델 최적화를 끈 경우, 실험의 새 버전을 수동으로 구성하여 결과 모델을 개선할 수 있습니다.
미세 조정 단계의 예는 다음과 같습니다.
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인텔리전트 최적화 없이 시작한 후 이를 켭니다.
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인텔리전트 최적화가 포함된 버전을 실행한 후 이를 끕니다. 이를 통해 필요에 따라 구성을 미세 조정할 수 있습니다.
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학습 데이터를 변경하거나 새로 고칩니다.
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포함된 기능을 변경합니다.
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기능 데이터의 처리 방식을 변경합니다(예: 기능의 기능 유형 변경).
원하는 결과를 얻으면 하나 이상의 모델을 배포하십시오. 자세한 내용은 다음을 참조하십시오.