แท็บวิเคราะห์ให้ข้อมูลอะไรในตาราง AutoML
แท็บวิเคราะห์ในตาราง AutoML ให้ข้อมูลสำคัญต่างๆ และข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ผ่านการฝึกอบรม โดยมีชุดเครื่องมือและการแสดงภาพที่ครอบคลุมซึ่งช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจประสิทธิภาพของโมเดล ประเมินประสิทธิภาพ และได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับข้อมูลพื้นฐาน
ข้อมูลสำคัญส่วนหนึ่งที่มีอยู่ในแท็บวิเคราะห์คือเมตริกการประเมินโมเดล เมตริกเหล่านี้เป็นการประเมินเชิงปริมาณของประสิทธิภาพของโมเดล ช่วยให้ผู้ใช้สามารถวัดความแม่นยำและความสามารถในการคาดการณ์ได้ ตาราง AutoML มีเมตริกการประเมินที่ใช้กันทั่วไปหลายอย่าง เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน คะแนน F1 และพื้นที่ใต้เส้นโค้งลักษณะการทำงานของเครื่องรับ (AUC-ROC) เมตริกเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจว่าโมเดลทำงานได้ดีเพียงใด และสามารถใช้เปรียบเทียบโมเดลหรือการทำซ้ำต่างๆ ได้
นอกจากเมตริกการประเมินแล้ว แท็บวิเคราะห์ยังมีการแสดงภาพต่างๆ เพื่อช่วยในการตีความและวิเคราะห์แบบจำลอง การแสดงภาพอย่างหนึ่งคือเมทริกซ์ความสับสน ซึ่งแสดงรายละเอียดการคาดคะเนของแบบจำลองในคลาสต่างๆ เมทริกซ์นี้ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจประสิทธิภาพของโมเดลในแง่ของผลบวกจริง ผลลบจริง ผลบวกลวง และผลลบลวง โดยการตรวจสอบเมทริกซ์ความสับสน ผู้ใช้สามารถระบุพื้นที่ที่เป็นไปได้ของการปรับปรุงหรือมุ่งเน้นไปที่ชั้นเรียนเฉพาะที่อาจต้องการความสนใจเพิ่มเติม
การแสดงภาพที่มีประโยชน์อีกอย่างหนึ่งในแท็บวิเคราะห์คือโครงร่างความสำคัญของคุณลักษณะ พล็อตนี้แสดงความสำคัญสัมพัทธ์ของคุณลักษณะต่างๆ ในการคาดคะเนของแบบจำลอง เมื่อเข้าใจว่าฟีเจอร์ใดมีผลกระทบที่สำคัญที่สุดต่อการตัดสินใจของโมเดล ผู้ใช้สามารถรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบและความสัมพันธ์พื้นฐานในข้อมูล ข้อมูลนี้มีประโยชน์สำหรับวิศวกรรมคุณลักษณะ การระบุตัวแปรที่สำคัญ และการทำความเข้าใจปัจจัยที่ผลักดันการคาดคะเนของแบบจำลอง
นอกจากนี้ แท็บวิเคราะห์ยังให้ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับข้อมูลอินพุตที่ใช้สำหรับการฝึกโมเดล ซึ่งรวมถึงสถิติต่างๆ เช่น จำนวนแถว คอลัมน์ และค่าที่ขาดหายไปในชุดข้อมูล การทำความเข้าใจลักษณะเฉพาะของข้อมูลอินพุตสามารถช่วยผู้ใช้ระบุปัญหาด้านคุณภาพข้อมูลที่อาจเกิดขึ้น ประเมินความเป็นตัวแทนของชุดการฝึกอบรม และตัดสินใจอย่างรอบรู้เกี่ยวกับการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและวิศวกรรมคุณลักษณะ
แท็บวิเคราะห์ในตาราง AutoML มีชุดเครื่องมือและข้อมูลที่ครอบคลุมเพื่อวิเคราะห์และตีความโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ผ่านการฝึกอบรม มีเมตริกการประเมิน การสร้างภาพข้อมูล และข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพและลักษณะข้อมูลของโมเดล ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้ ผู้ใช้สามารถทำการตัดสินใจโดยมีข้อมูลประกอบเกี่ยวกับการปรับใช้แบบจำลอง การทำซ้ำแบบจำลองเพิ่มเติม และการปรับปรุงในกระบวนการเตรียมข้อมูล
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ ตาราง AutoML:
- เหตุใด AutoML Tables จึงถูกยกเลิก และมีสิ่งใดมาแทนที่?
- ผู้ใช้จะปรับใช้โมเดลของตนและรับการคาดคะเนในตาราง AutoML ได้อย่างไร
- มีตัวเลือกใดบ้างสำหรับการตั้งค่างบประมาณการฝึกอบรมในตาราง AutoML
- ผู้ใช้สามารถนำเข้าข้อมูลการฝึกอบรมไปยังตาราง AutoML ได้อย่างไร
- ประเภทข้อมูลต่างๆ ใดบ้างที่ AutoML Tables สามารถจัดการได้