Recopilación de los datos de entrada

Recopile y prepare sus datos de entrenamiento. Para obtener detalles sobre los orígenes de datos permitidos, consulte Visión general de AutoAI.

Abra la herramienta AutoAI

Para su comodidad, la creación del modelo AutoAI utiliza el almacenamiento predeterminado asociado con el proyecto para almacenar los datos y guardar los resultados del modelo.

1. Abra el proyecto.

2. Pulse la pestaña Activos.

3. Hacer clic Nuevo activo > Cree modelos de aprendizaje automático automáticamente .

Especifique los detalles de su experimento

1. Escriba un nombre y una descripción para su experimento.

2. Seleccione una instancia de servicio de aprendizaje automático y proporcione las credenciales de la tarea si se le solicita. A continuación, haga clic en Crear.

3. Seleccione datos del proyecto o cárguelos desde el sistema de archivos o desde el navegador de activos y pulse Continuar. Pulse el icono de vista previa para revisar los datos. (Opcional) Añada un segundo archivo como datos reservados para probar las interconexiones entrenadas.

4. Seleccione la Columna a pronosticar para los datos que desea que el modelo pronostique.

   • Basándose en el análisis de un subconjunto del conjunto de datos, AutoAI selecciona un tipo de modelo predeterminado: clasificación binaria, clasificación multiclase o regresión. El binario está seleccionado si la columna de destino tiene dos valores posibles. Multiclass tiene un conjunto discreto de 3 o más valores. La regresión tiene una variable numérica continua en la columna de destino. Opcionalmente, puede alterar temporalmente esta selección.
     

     Nota: El límite de valores a clasificar es 200. La creación de un experimento de clasificación con muchos valores exclusivos en la columna de predicción requiere muchos recursos y afecta al rendimiento y al tiempo de entrenamiento del experimento. Para mantener la calidad del experimento:
     - AutoAI elige una métrica predeterminada para la optimización. Por ejemplo, la métrica predeterminada para un modelo de clasificación binaria es *Accuracy *.
     -De forma predeterminada, el 10% de los datos de entrenamiento se retiene para probar el rendimiento del modelo.

5. (Opcional): Pulse Valores de experimento para ver o personalizar opciones para la ejecución de AutoAI . Para obtener detalles sobre los valores del experimento, consulte Configuración de un experimento de clasificación o regresión.

6. Pulse Ejecutar experimento para empezar la creación de la interconexión del modelo.

Un infográfico muestra la creación de las interconexiones para sus datos. La duración de esta fase depende del tamaño de su conjunto de datos. Un mensaje de notificación le indica si el tiempo de proceso será breve o requerirá más tiempo. Puede trabajar con otras partes del producto mientras se crean las interconexiones.

Pase el cursor por encima de los nodos en la infografía para explorar los factores que comparten las interconexiones y sus propiedades exclusivas. Puede ver los factores que comparten las interconexiones y las propiedades que hacen que una interconexión sea exclusiva. Para obtener una guía de los datos de la infografía, pulse la pestaña Leyenda en el panel de información. O para visualizar una vista diferente de la creación de la interconexión, pulse el separador Detalles del experimento del panel de notificaciones y, a continuación, pulse Conmutar vistas para ver el mapa de progreso. En cualquiera de las vistas pulse un nodo de interconexión para ver la interconexión asociada en el marcador.

Ver los resultados

Cuando se completa el proceso de generación de interconexión, puede ver los candidatos de modelo clasificados y evaluarlos antes de guardar una interconexión como modelo.