Выбор модели имеет первостепенное значение. Как правило, необходимо применять методы выбора модели. Выбор модели - это процесс выбора наилучшей модели после оценки отдельных моделей на основе нескольких условий. Примерами являются k-кратная перекрестная проверка, бутстрап, случайная выборка и многие другие. Этот процесс сам по себе является обременительным, и необходимо учитывать множество других вычислительных шагов, таких как фильтрация данных, преобразование данных, выбор функций, разработка функций.

AutoAI автоматизировал все эти шаги, и им очень легко пользоваться. Модель машинного обучения можно развернуть за несколько минут. Ниже перечислены шаги, которые необходимо выполнить после входа в облачную учетную запись IBM и открытия IBM Watson Studio.

1. Создать новый проект

На странице будут показаны два варианта.

  • Создайте пустой проект (выберите этот)
  • Создать проект из образца файла

2. Новый проект

После нажатия кнопки «Создать пустой проект» отображается следующая страница.

  • Введите данные соответственно.
  • Ограничьте круг лиц, которые могут участвовать в проекте в соответствии с потребностями. Для этого установите для него флажок.
  • Если у вас нет доступного хранилища, нажмите на «облачное хранилище объектов» с синим текстом, чтобы выбрать доступные варианты хранилища (например, облегченное или стандартное).
  • Затем нажмите кнопку «Создать».

3. Добавить в проект

Существуют различные вкладки, такие как «Обзор», «Активы», «Среда», «Контроль доступа» и «Настройки».

  • В обзоре показаны все подробности о проекте, такие как дата создания проекта, использованное хранилище, соавторы, количество файлов данных, недавняя активность и прочитанный мной файл.

  • На вкладке «Актив» отображаются активы данных. Чтобы добавить файл, нажмите «Обзор» на вкладке загрузки в правой части экрана.

  • Выберите «Добавить в проект», чтобы продолжить.
  • Появится окно «выбрать тип актива». Выберите эксперимент AutoAI.

4. Новый эксперимент с AutoAI

  • После выбора «AutoAI Experiment» открывается следующая страница. Введите данные, необходимые для проекта, и свяжите службу машинного обучения так же, как облачное хранилище.

5. Настройте эксперимент с AutoAI.

  • После нажатия кнопки «создать» открывается страница конфигурации. Добавьте файл данных из проекта, который был добавлен ранее, или просмотрите файлы.

  • При выборе «Выбрать из проекта» открывается следующая страница. Отметьте нужный файл данных слева и нажмите кнопку «Выбрать актив» в правом нижнем углу.

  • После этого он возвращается на страницу конфигурации проекта.

  • Загруженные данные можно просмотреть, нажав «настроить формат данных». Кнопка обведена синим.

  • Во вкладке настройки подробностей есть вопрос прогнозирования. Ответьте «да», если в наборе данных есть даты в последовательном формате и требуется прогнозирование, в противном случае ответьте «нет».

  • Поскольку я выбрал "нет", следующий вопрос: "Что вы хотите предсказать?" спрашивается.
  • Когда я выбираю столбец «мужской» (True или False), он автоматически выбирает двоичную классификацию.
  • Далее запускаем эксперимент.

6. Резюме эксперимента / сравнение конвейеров

  • Пока эксперимент выполняется, а также после него можно увидеть карту прогресса и карту взаимосвязей.

  • На приведенной ниже карте прогресса показано, что у p8-pipeline 8 лучший результат. Это можно сделать на основании звезды, нарисованной на p8.
  • Карта отношений показывает значения на каждом этапе конвейера.

  • Ранжирование по характеристикам может быть изменено. Выберите из раскрывающегося списка в правом верхнем углу страницы.

  • «Оценка по» может быть изменена переключением между перекрестной проверкой и задержкой.
  • Перекрестная проверка обычно является предпочтительным методом, так как она дает модели возможность обучаться на нескольких разделениях поезд-тест. Это дает лучшее представление о том, насколько хорошо модель будет работать с невидимыми данными.
  • Выдержка, с другой стороны, зависит только от одного сплита поезд-тест. Это делает оценку метода удержания зависимым от того, как данные разделяются на наборы для обучения и тестирования. Он используется в очень большом наборе данных для первоначального моделирования. Выбирайте с умом.

  • Сравнение конвейеров показывает график, как следует из названия. Значения для сравнения - это значения раскрывающегося списка «ранжировать по».
  • При наведении указателя мыши на линию можно увидеть детали модели.

  • Наведите указатель мыши на нужную модель на панели конвейера, желательно на первой, и увидите кнопку «Сохранить как».
  • Предусмотрено два варианта - ноутбук или модель.

  • После ввода всех необходимых деталей создайте модель, нажав кнопку «Создать».
  • Теперь модель можно увидеть в «проектах». Для этого тоже будет уведомление.

7. Разверните модель.

  • Перейдите к проектам и выберите проект, который необходимо развернуть.
  • Прокрутите вниз до раздела моделей и выберите название модели, как выделено на изображении.

  • Нажмите кнопку «перейти в пространство для развертывания».

  • Откроется страница «продвинуться в космос». Выберите доступное целевое пространство и нажмите кнопку «продвигать».
  • Если целевого пространства нет, выберите боковую навигацию и нажмите «просмотреть пространства».
  • В области просмотра щелкните «новое пространство развертывания» и нажмите «Создать» после его присвоения.

  • Перейдите в пространство развертывания и выберите пространство, в котором была продвинута модель.
  • Выберите модель для развертывания.

  • Нажмите кнопку «Создать развертывание», чтобы перейти на следующую страницу.

  • При необходимости создайте онлайн-развертывание.

  • Как видно, модель развернута.
  • Щелкните название развернутой модели, чтобы открыть страницу справки и тестирования API.

  • Введите входные данные.
  • Щелкните «Добавить в список». Сделано более одной записи.
  • Нажмите «Прогнозировать», чтобы получить результат.

Выводы:

  • Очень проста в использовании, кому неудобно писать код
  • Автоматизируйте подготовку данных, разработку функций и оптимизацию гиперпараметров.
  • Выбор конвейера имеет больше смысла с графиком сравнения конвейеров
  • Всем жизненным циклом ИИ можно легко управлять и добавлять услуги по мере необходимости.