교육 데이터에 대한 통찰력 보기

교육 데이터를 추가하고 교육 버전을 실행하면 데이터가 처리되는 방식에 대한 통찰력에 액세스할 수 있습니다. 통찰력은 삭제되었거나 사용할 수 없거나 특수 처리를 통해 인코딩될 기능 등 실험의 대상 및 기능에 대한 정보를 제공합니다.

통찰력 열은 스키마 보기에 있는 경우 데이터 탭에 있습니다. 간략한 통찰력은 데이터 보기에서도 확인할 수 있습니다. 통찰력은 실험 내에서 교육된 각 모델에 대해 개별적으로 만들어집니다.

통찰력이 생성됨:

• 교육 데이터를 추가하거나 변경했지만 아직 실험 버전을 실행하지 않은 경우.

• 각 실험 버전이 실행된 후. 교육된 각 모델에 대해 별도의 통찰력 집합이 만들어집니다.

버전을 실행하기 전과 후에 통찰력이 다를 수 있습니다. 교육이 시작되면 AutoML이 데이터를 사전 처리하고 데이터 관련 문제를 추가로 진단할 수 있기 때문입니다. 자세한 내용은 자동 데이터 준비 및 변환을 참조하십시오.

교육 전 통찰력 보기

실험 버전을 실행하기 전에 통찰력을 분석하여 현재 교육 데이터가 어떻게 해석되고 있는지 확인할 수 있습니다.이러한 정보는 버전을 실행한 후에 변경될 수 있습니다.

다음과 같이 하십시오.

1. 실험에서 실험 버전에 사용하려는 교육 데이터를 추가했는지 확인합니다.

2. 데이터 탭을 엽니다.

3. 현재 상태가 스키마 보기인지 확인합니다.

4. 통찰력 항목을 분석합니다. 도구 설명은 통찰력 뒤에 추가 컨텍스트를 제공합니다. 각 통찰력의 의미에 대한 자세한 설명은 데이터 집합 통찰력 해석을 참조하십시오.

모델에 대한 통찰력 보기

모델이 실험 버전에 대한 교육을 마친 후 모델을 선택하고 데이터가 어떻게 처리되었는지 검사합니다.

다음과 같이 하십시오.

1. 실험 버전을 실행한 다음 데이터 탭을 엽니다.

2. 도구 모음의 드롭다운 목록에서 모델을 선택합니다.

3. 현재 상태가 스키마 보기인지 확인합니다.

4. 통찰력 항목을 분석합니다. 도구 설명은 통찰력 뒤에 추가 컨텍스트를 제공합니다. 각 통찰력의 의미에 대한 자세한 설명은 데이터 집합 통찰력 해석을 참조하십시오.

데이터 집합 통찰력 해석

다음 테이블에서는 스키마에 표시될 수 있는 가능한 통찰력에 대한 자세한 내용을 제공합니다.