AutoAI 生成ノートブックの操作

エクスペリメントまたはパイプラインをノートブックとして保存すると、以下を実行できます。

• 「資産」 タブの 「ノートブック」 セクションから、保存したノートブックにアクセスします。
• コードを確認して、モデルの作成に適用される変換について理解する。 これにより、プロセスの信頼性が向上し、説明可能な AI の実践に貢献できます。
• タスクの認証情報を追加する。 タスク認証情報の追加」を参照
• API キーを入力してください。 ユーザーAPIキーの管理」を参照
• watsonx.aiStudio 内でコードを使用して実行するか、ノートブック・コードをダウンロードして別のノートブック・サーバーで使用します。 ノートブックの使用場所に関係なく、以下のライブラリーを含む、すべての必要な依存関係が自動的にインストールされます。
  • xgboost
  • lightgbm
  • scikit-learn
  • autoai-libs
  • ibm-watson-machine-learning
  • snapml
• エクスペリメントのトレーニングに使用されるトレーニング・データと、エクスペリメントの検証に使用されるテスト (ホールドアウト) データを表示します。
  

注:

• 自動生成されたノートブック・コードは、作成されたとおりに正常に実行されます。 コードを修正したり、入力データを変更したりすると、コードに悪影響を与えるおそれがあります。 大きな変更を加える場合は、 AutoAIを使用してエクスペリメントをリトレーニングすることを検討してください。
• エクスペリメントをトレーニングしてパイプラインを作成するためにデータに適用される推定法、アルゴリズム、およびトランスフォーマーについて詳しくは、 実装の詳細を参照してください。

ノートブックとしてのエクスペリメントの保存

エクスペリメント用のコードをすべて保存して、モデル・パイプラインを作成するために適用される変換と最適化を表示します。

ノートブックとしての個々のパイプラインの保存

ノートブックでトレーニング済みモデルの Scikit-Learn ソース・コードを確認できるように、個々のパイプラインをノートブックとして保存します。

パイプライン・ノートブックには、以下のタスクを実行するために使用できる注釈付きコードが用意されています。

• Scikit-learn パイプライン定義の表示
• パイプライン・トレーニングに適用される変換の確認
• パイプライン評価の検討

サンプル・ノートブックの作成

AutoAI で生成されたノートブックがどのように表示されるかを確認するには、次のようにします。

1. AutoAI チュートリアル のステップに従って、サンプル・データから二項分類エクスペリメントを作成します。
2. エクスペリメントの実行後、エクスペリメントの詳細パネルで コードの保存 をクリックしてください。
3. エクスペリメント・ノートブックに名前を付けて保存します。
4. パイプラインをモデルとして保存するには、リーダーボードからパイプラインを選択し、 「保存」 をクリックし、 「ノートブックとして保存」をクリックします。
5. パイプライン・ノートブックに名前を付けて保存します。
6. 「資産」 タブで、結果のノートブックをノートブック・エディターで開き、コードを確認します。

その他のリソース

• コードで使用されているメソッドの詳細については、watsonx.ai PythonSDKを参照してください。

親トピック: AutoAI の概要