# Навигация в интерфейсе эксперимента Интерфейс с вкладками помогает проходить каждый этап обучения модели. Используйте вкладки и панель конфигурации эксперимента, чтобы обучить и оптимизировать модель. ## Панель инструментов Используйте панель инструментов для переключения между вкладками интерфейса. На панели инструментов также можно выполнять следующие действия. * В зависимости от открытой вкладки можно переключаться между обученными моделями. * Нажмите the Просмотреть конфигурацию icon , чтобы продолжить настройку обучения, просмотреть текущую версию или запустить новую версию. Панель инструментов в эксперименте машинного обучения Панель инструментов в эксперименте машинного обучения Панель инструментов в эксперименте машинного обучения ![Панель инструментов в эксперименте машинного обучения](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_gen_automl-experiment-toolbar.png) ## Конфигурация и Обучающие данные На этой вкладке можно управлять данными эксперимента. При создании эксперимента отображается только вкладка Конфигурация. По мере обучения вкладка переименовывается в Обучающие данные, и вы можете переключаться на другие вкладки для анализа модели. На этой вкладке вы можете: * Выберите цель перед обучением первой версии. * Добавляйте или удаляйте признаки. * Просматривайте наблюдения и статистику по набору данных признаков и проверяйте предупреждения о качестве данных. * Выберите новый набор данных для обучения. * Настроить обнаружение предвзятости. Переключайтесь между the Видом схемы icon и the Видом данных icon, чтобы просматривать разные представления набора данных для обучения. Вкладка Конфигурация в ML-эксперименте. После обучения эта вкладка переименовывается в Обучающие данные. Вкладка Конфигурация в ML-эксперименте. После обучения эта вкладка переименовывается в Обучающие данные. Вкладка КонфигурацияКонфигурация в ML-эксперименте. После обучения эта вкладка переименовывается в Обучающие данныеОбучающие данные. ![Вкладка «Данные» в эксперименте машинного обучения до выполнения версии обучения](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui-gen-automl-experiment-data-tab.png) ## Модели На вкладке Модели проведите быстрый анализ результатов обучения и ознакомьтесь с рекомендуемыми моделями. Эта вкладка позволяет сравнить ключевые метрики для каждой модели и оценить различные сценарии прогнозирования. Для более подробного анализа модели можно использовать вкладки Сравнение и Анализ. Выберите модель в таблице Метрики модели или в списке рекомендаций над таблицей. Можно просматривать следующие сведения: * Оценки производительности. * Краткое описание обучения модели (доступно при использовании интеллектуальной оптимизации модели). * Визуализации важности признаков * Другие визуализации в зависимости от типа эксперимента * Результаты обнаружения предвзятости. Для получения дополнительной информации см. раздел [Выполнение быстрого анализа модели](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/analyze-models-quick.htm). Вкладка Модели в эксперименте машинного обучения, который производится с использованием интеллектуальной оптимизации модели Вкладка Модели в эксперименте машинного обучения, который производится с использованием интеллектуальной оптимизации модели Вкладка МоделиМодели в эксперименте машинного обучения, который производится с использованием интеллектуальной оптимизации модели ![Вкладка «Модели» в эксперименте машинного обучения: отображается краткое описание, основные метрики модели и автоматически созданные визуализации](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui-ml-exp-models.png) ## Сравнение Подробно сравнивайте модели с помощью встроенной аналитики. Делайте выборки и настраивайте данные панели мониторинга, чтобы получить ценные сведения об эффективности модели. На вкладке Сравнение доступны следующие действия: * Просматривайте все доступные метрики модели и гиперпараметры. * Сравнивайте метрики обучения и метрики на основе отложенных данных в разных моделях. Для получения дополнительной информации см. раздел [Сравнение моделей](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/analyze-models-compare.htm). Вкладка Сравнение в эксперименте машинного обучения Вкладка Сравнение в эксперименте машинного обучения Вкладка СравнениеСравнение в эксперименте машинного обучения ![Сравнительный анализ модели в эксперименте машинного обучения](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_gen-experiment-model-comparison.png) ## Анализ Выполняйте более глубокий анализ каждой обучаемой модели, используя встроенные инструменты На вкладке Анализ доступны следующие действия: * Выполняйте более глубокий анализ точности прогнозов. * Оценивайте важность признаков на более детализированном уровне. * Просматривайте распределение данных признаков. * Просмотреть подробную информацию о результатах обнаружения предвзятости. Для получения дополнительной информации о подробном анализе моделей см. раздел [Выполнение подробного анализа модели](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/analyze-models-detailed.htm). Вкладка Анализ в эксперименте машинного обучения Вкладка Анализ в эксперименте машинного обучения Вкладка АнализАнализ в эксперименте машинного обучения ![Вкладка «Анализ» в эксперименте машинного обучения, где отображается точность прогнозов и важность признаков](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_experiment_model-details-overview.png) ## Панель Конфигурация эксперимента Используйте эту панель для настройки параметров эксперимента. Панель конфигурации эксперимента открывается по умолчанию в новых экспериментах. После запуска версии нажмите the Просмотреть конфигурацию icon , чтобы открыть панель. На панели конфигурации эксперимента доступны следующие действия: * Выберите целевой показатель и тип эксперимента * Задайте имя версии * Добавьте или удалите характеристики * Настройте новую версию эксперимента * Просмотрите тип обучаемой модели * Выберите, чтобы изменить или обновить обучающий набор данных * Добавьте или удалите алгоритмы * Измените настройки оптимизации модели * Для моделей временных рядов настройте параметры прогнозирования * Настройте обнаружение систематической ошибки Панель настройки эксперимента Панель настройки эксперимента Панель настройки эксперимента ![Панель настройки эксперимента с выбранным целевым показателем, типом эксперимента и выбором характеристик по умолчанию](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml-tutorial-exp-configuration.png)