Koje informacije pruža kartica Analiza u AutoML tabelama?
Kartica Analiza u AutoML tablicama pruža različite važne informacije i uvide o obučenom modelu mašinskog učenja. Nudi sveobuhvatan skup alata i vizualizacija koje omogućavaju korisnicima da razumiju performanse modela, procijene njegovu efikasnost i steknu vrijedan uvid u osnovne podatke.
Jedna od ključnih informacija dostupnih na kartici Analiza je metrika evaluacije modela. Ove metrike pružaju kvantitativnu procjenu performansi modela, omogućavajući korisnicima da procijene njegovu tačnost i prediktivne mogućnosti. AutoML tabele pružaju nekoliko često korišćenih metrika evaluacije, kao što su tačnost, preciznost, opoziv, F1 rezultat i površina ispod krive radne karakteristike prijemnika (AUC-ROC). Ove metrike pomažu korisnicima da shvate koliko dobro model radi i mogu se koristiti za poređenje različitih modela ili iteracija.
Pored metrike evaluacije, kartica Analiza također nudi različite vizualizacije koje pomažu u interpretaciji i analizi modela. Jedna takva vizualizacija je matrica konfuzije, koja daje detaljan pregled predviđanja modela u različitim klasama. Ova matrica pomaže korisnicima da razumiju performanse modela u smislu istinitih pozitivnih, pravih negativnih, lažno pozitivnih i lažno negativnih. Ispitivanjem matrice konfuzije, korisnici mogu identificirati potencijalna područja poboljšanja ili se fokusirati na specifične klase koje mogu zahtijevati dodatnu pažnju.
Još jedna korisna vizualizacija na kartici Analiza je dijagram važnosti karakteristika. Ovaj dijagram pokazuje relativnu važnost različitih karakteristika u predviđanjima modela. Razumijevanjem koje karakteristike imaju najznačajniji utjecaj na odluke modela, korisnici mogu steći uvid u osnovne obrasce i odnose u podacima. Ove informacije mogu biti vrijedne za inženjering karakteristika, identifikaciju važnih varijabli i razumijevanje faktora koji pokreću predviđanja modela.
Nadalje, kartica Analiza pruža detaljne informacije o ulaznim podacima koji se koriste za obuku modela. Ovo uključuje statistiku kao što je broj redova, stupaca i vrijednosti koje nedostaju u skupu podataka. Razumijevanje karakteristika ulaznih podataka može pomoći korisnicima da identifikuju potencijalne probleme s kvalitetom podataka, procijene reprezentativnost skupa za obuku i donesu informisane odluke o prethodnoj obradi podataka i inženjeringu karakteristika.
Kartica Analiza u AutoML tabelama nudi sveobuhvatan skup alata i informacija za analizu i tumačenje obučenog modela mašinskog učenja. Pruža metriku evaluacije, vizualizacije i uvid u performanse modela i karakteristike podataka. Koristeći ove informacije, korisnici mogu donijeti informirane odluke o implementaciji modela, daljnjim iteracijama modela i poboljšanjima u procesu pripreme podataka.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Tablice AutoML:
- Kako se može prelaziti između Vertex AI i AutoML tabela?
- Zašto su AutoML tabele ukinute i šta ih slijedi?
- Kako korisnici mogu implementirati svoj model i dobiti predviđanja u AutoML tablicama?
- Koje su opcije dostupne za postavljanje budžeta za obuku u AutoML tabelama?
- Kako korisnici mogu uvesti svoje podatke o obuci u AutoML tabele?
- Koje su različite vrste podataka koje AutoML tabele mogu da obrađuju?