Ga naar hoofdinhoud Ga naar aanvullende inhoud

Navigeren door de interface voor ML-implementaties

Wanneer u uw ML-implementatie opent, kunt u beheer- en bewakingsactiviteiten uitvoeren en deze gebruiken om voorspellingen te maken op basis van gegevensverzamelingen.

Open een ML-implementatie vanuit de catalogus. Er zijn navigatieopties voor het volgende:

  • Modelgoedkeuring

  • Informatie over implementaties

  • Voorspellingen gegevensverzameling (batchvoorspellingen)

  • Realtime voorspellingen

  • Gegevensdrift en bewerkingscontrole

Modelgoedkeuringsstatus

Voordat de ML-implementatie voorspellingen kan genereren, moet het bronmodel worden geactiveerd. Dit proces staat bekend als modelgoedkeuring en helpt bij het controleren van het aantal actief gebruikte geïmplementeerde modellen in het abonnement.

Als u de juiste machtigingen hebt, kunt u het bronmodel naar behoefte activeren en deactiveren. Neem anders contact op met een tenantbeheerder of een andere gebruiker met voldoende machtigingen.

Zie:

Modelgoedkeuringsstatus

Modelgoedkeuringsstatus getoond bovenaan de pagina wanneer u een ML-implementatie opent.

Implementatie-overzicht

Het Implementatie-overzicht toont de kenmerken die zijn gebruikt voor de training van het model en de details voor de implementatie.

Overzicht van de ML-implementatie

Modeloverzicht-deelvenster.

Voorspellingen gegevensverzameling

In Voorspellingen gegevensverzameling kunt u batchvoorspellingen beheren en uitvoeren met behulp van de ML-implementatie. Klik op Voorspelling maken om een voorspellingsconfiguratie aan te maken, van waaruit u batchvoorspellingen uitvoert. U kunt verschillende voorspellingsconfiguraties hebben voor een ML-implementatie.

U kunt het menu Acties Drie puntjes-menu in de tabel gebruiken om:

  • Voorspellingen uitvoeren op basis van bestaande configuraties

  • Configuraties bewerken en verwijderen

  • Voorspellingsschema's voor een bestaande configuratie te maken, bewerken en verwijderen

Voorspellingen gegevensverzameling met een overzicht en een uitgevouwen Acties-menu

Deelvenster Voorspellingen gegevensverzameling.

Als u Configuratie voor voorspelling bewerken selecteert, wordt het deelvenster Configuratie voorspelling geopend.

Voorspellingen gegevensverzameling met zijvenster voor configuratie van voorspelling

Configuratiemenu en dataset-schema's bij het aanmaken van voorspellingen.

Realtime voorspellingen

Het deelvenster Realtime voorspellingen biedt toegang tot het eindpunt voor realtime voorspellingen in de Machine Learning API. Als het model in de ML-implementatie is geactiveerd om voorspellingen te doen, is dit deelvenster zichtbaar.

Zie Realtime voorspellingen maken voor informatie over het maken van realtime voorspellingen.

Informatie

De API voor realtime voorspellingen is afgeschaft en vervangen door het eindpunt voor realtime voorspellingen in de Machine Learning API. De functionaliteit zelf wordt niet afgeschaft. Gebruik voor toekomstige realtime voorspellingen het eindpunt voor realtime voorspellingen in de Machine Learning API.

Modellen monitoren

U kunt gegevensdrift en bewerkingen voor de ML-implementatie monitoren. Om het model te monitoren, opent u het venster Gegevensdrift monitoren.

Met gegevensdrift monitoren kunt u veranderingen in de distributie van functies in het bronmodel beoordelen. Wanneer een aanzienlijke drift wordt waargenomen, is het aan te raden om uw model opnieuw te trainen of te configureren om rekening te houden met de nieuwste gegevens, die nieuwe patronen in gegevenstrends kunnen aangeven.

Ga voor meer informatie naar Gegevensdrift in geïmplementeerde modellen bewaken.

Met bewerkingscontrole kunt u details bekijken over hoe de ML-implementatie wordt gebruikt, zoals hoeveel voorspellingsgebeurtenissen slagen of mislukken, en hoe voorspellingsgebeurtenissen meestal worden geactiveerd.

Ga voor meer informatie naar Bewerkingen van geïmplementeerde modellen monitoren.

Venster Gegevensdrift monitoren in AutoML

Ingesloten analyse die berekeningen voor functiedrift toont voor een geïmplementeerd model.

ML‑experiment weergeven

Klik linksonder op de pagina op ML-experiment weergeven om het ML-experiment te openen op basis waarvan de ML-implementatie is gemaakt.

Overzicht van de ML-implementatie

Knop onderaan de interface van ML-implementaties waarmee de gebruiker kan terugkeren naar het ML-bronexperiment.

Meer informatie

Was deze pagina nuttig?

Als u problemen ervaart op deze pagina of de inhoud onjuist is – een typfout, een ontbrekende stap of een technische fout – laat het ons weten zodat we dit kunnen verbeteren!