실험 인터페이스 탐색

도구 모음

도구 모음을 사용하여 인터페이스의 탭 간에 전환할 수 있습니다.

도구 모음에서 다음을 수행할 수도 있습니다.

• 현재 있는 탭에 따라 학습된 모델 간에 전환할 수 있습니다.

• 클릭 구성 보기를 클릭하여 학습을 추가로 구성하거나, 현재 버전을 검토하거나, 새 버전을 시작할 수 있습니다.

구성 및 학습 데이터

이 탭에서는 실험 데이터를 관리할 수 있습니다. 실험을 생성할 때 구성 탭만 표시됩니다. 학습이 진행됨에 따라 탭 이름이 학습 데이터로 변경되며, 모델 분석을 위해 다른 탭으로 전환할 수 있습니다.

이 탭에서는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 첫 번째 버전을 학습시키기 전에 대상을 선택합니다.

• 기능을 추가하거나 제거합니다.

• 기능 데이터 세트 인사이트 및 통계를 봅니다.

• 새 학습 데이터 세트를 선택합니다.

• 편향 감지를 구성합니다.

학습 데이터 세트의 다양한 표현을 위해 스키마 보기 및 데이터 보기 간에 전환할 수 있습니다.

모델

모델 탭에서 학습 결과의 빠른 분석을 수행하고 권장 모델을 탐색합니다. 이 탭을 사용하면 각 모델의 핵심 메트릭을 비교하고 다양한 예측 사용 사례를 평가할 수.

더 자세한 모델 분석을 수행하려면 비교 및 분석 탭으로 전환할 수 있습니다.

선택 모델 메트릭 테이블 또는 테이블 위의 권장 사항에서 모델을 선택합니다. 다음을 볼 수 있습니다.

• 성능 점수.

• 모델 학습 요약(지능형 모델 최적화에서 사용 가능).

• 기능 중요도 시각화.

• 실험 유형에 따른 기타 시각화.

• 편향 감지 결과.

자세한 내용은 신속한 모델 분석 수행을 참조하십시오.

비교

임베디드 분석을 사용하여 모델을 자세히 비교합니다. 선택을 수행하고 대시보드 데이터를 사용자 지정하여 모델 성능에 대한 인사이트를 파악할 수 있습니다.

In the 비교 탭에서는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 사용 가능한 모든 모델 메트릭 및 하이퍼파라미터에 액세스합니다.

• 모델 간에 학습 및 홀드아웃 메트릭을 비교합니다.

자세한 내용은 모델 비교을 참조하십시오.

분석

학습시키는 각 모델에 대해 임베디드 분석을 통해 더 자세히 알아봅니다.

In the 분석 탭에서는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 예측 정확도를 추가로 분석합니다.

• 기능 중요도를 세부적인 수준에서 평가합니다.

• 기능 데이터의 분포를 봅니다.

• 편향 감지 결과에 대한 자세한 정보를 봅니다.

자세한 모델 분석에 대한 자세한 내용은 세부 모델 분석 수행을 참조하십시오.

실험 구성 패널

이 패널을 사용하여 실험 설정을 구성합니다.

실험 구성 패널은 새 실험에서 기본적으로 열립니다. 버전을 실행한 후 구성 보기를 클릭하여 패널을 엽니다.

실험 구성 패널을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• 대상 및 실험 유형 선택

• 버전 이름 설정

• 기능 추가 또는 제거

• 실험의 새 버전 구성

• 훈련 중인 모델 유형 보기

• 훈련 데이터 세트를 변경하거나 새로 고치도록 선택

• 알고리즘 추가 또는 제거

• 모델 최적화 설정 변경

• 시계열 모델의 경우 예측 설정 지정

• 편향 감지 구성