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Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

Hier finden Sie Antworten auf häufig gestellte Fragen zu watsonx.ai.

Fragen zu Konto und Einrichtung

Fragen zum Basismodell

Projektfragen

IBM Cloud Object Storage

Notizbuchfragen

Fragen zur Sicherheit und Zuverlässigkeit

Fragen zur gemeinsamen Nutzung und Zusammenarbeit

Fragen zum maschinellen Lernen

Fragen zu Watson OpenScale

IBM watsonx.ai

Wie melde ich mich für watsonxan?

Navigieren Sie zu Try IBM watsonx.ai oder Try watsonx.governance. Wenn Sie sich für watsonx.governanceanmelden, wird auch watsonx.ai automatisch bereitgestellt.

Kann ich watsonx kostenlos testen?

Ja. Wenn Sie sich für IBM watsonx.aianmelden, stellen Sie automatisch die kostenlose Version der zugrunde liegenden Services bereit: Watson Studio, Watson Machine Learningund IBM Cloud Object Storage. Wenn Sie sich für IBM watsonx.governanceregistrieren, stellen Sie automatisch die kostenlose Version von Watson OpenScale und die kostenlosen Versionen der Services für IBM watsonx.aibereit.

Wie aktualisiere ich watsonx.ai und watsonx.governance?

Wenn Sie bereit sind, ein Upgrade für die zugrunde liegenden Services für watsonx.ai oder watsonx.governancedurchzuführen, können Sie ein Upgrade an Ort und Stelle durchführen, ohne dass Ihre Arbeit oder Daten verloren gehen.

Sie müssen Eigner oder Administrator des IBM Cloud-Kontos für einen Service sein, um ein Upgrade für den Service durchzuführen. Siehe Upgrade für Services unter watsonxdurchführen.

Wie kann ich die meiste Laufzeit aus meinem Lite-Plan für Watson Studio abrufen?

Der Lite-Plan Watson Studio ermöglicht 10 CUH pro Monat. Sie können Ihre verfügbare CUH maximieren, indem Sie Ihre Assets für die Verwendung von Umgebungen mit niedrigeren CUH-Raten festlegen. Sie können zum Beispiel Ihre Notebook-Umgebung ändern. Um die verfügbaren Umgebungen und die erforderlichen CUH anzuzeigen, rufen Sie die Katalogseite für Services für Watson Studioauf.

Wie finde ich den IBM Cloud-Kontoeigner?

Wenn Sie über ein Unternehmenskonto verfügen oder in einer IBM Cloud arbeiten, deren Eigner Sie nicht sind, müssen Sie möglicherweise einen Kontoeigner bitten, Ihnen Zugriff auf einen Arbeitsbereich oder eine andere Rolle zu erteilen.

Gehen Sie wie folgt vor, um den IBM Cloud-Kontoeigner zu ermitteln:

  1. Wählen Sie im Navigationsmenü Verwaltung > Zugriff (IAM)aus.
  2. Stellen Sie im Avatarmenü sicher, dass Sie sich im richtigen Konto befinden, oder wechseln Sie gegebenenfalls das Konto.
  3. Klicken Sie auf Benutzerund suchen Sie den Benutzernamen mit dem Wort owner daneben.

Informationen zu Rollen finden Sie unter Rollen für IBM watsonx. Informationen zum Ermitteln Ihrer Rollen finden Sie in Eigene Rollen ermitteln.

Kann ich Feedback geben?

Ja, wir fördern Feedback, wenn wir diese Plattform weiter entwickeln. Wählen Sie im Navigationsmenü Unterstützung > Idee gemeinsam nutzenaus.

Basismodelle

Welche Basismodelle sind verfügbar und woher kommen sie?

Siehe die vollständige Liste der unterstützten Basismodelle.

Welche Daten wurden zum Trainieren von Basismodellen verwendet?

Links zu Details zu jedem Modell, einschließlich Daten vor dem Training und Feinabstimmung, sind hier verfügbar: Unterstützte Basismodelle.

Muss ich die generierte Ausgabe auf verzerrte, unangemessene oder falsche Inhalte überprüfen?

Ja, Sie müssen die generierte Ausgabe von Basismodellen überprüfen. Modelle von Drittanbietern wurden mit Daten trainiert, die Verzerrungen und Ungenauigkeiten enthalten können, und können Ausgaben generieren, die falsche Informationen, obszön oder anstößige Sprache oder diskriminierende Inhalte enthalten.

Wenn Sie im Prompt Lab die Option AI guardrails aktivieren, wird jeder Satz im Eingabeaufforderungstext oder in der Modellausgabe, der bzw. die eine schädliche Sprache enthält, durch eine Nachricht ersetzt, die besagt, dass potenziell schädlicher Text entfernt wurde.

Siehe Vermeiden unerwünschter Ausgaben.

Gibt es eine Begrenzung für die Textgenerierung, die ich ausführen kann?

Mit der kostenlosen Testversion von watsonx.aikönnen Sie bis zu 25.000 Tokens pro Monat verwenden. Ihre Tokenverwendung ist die Summe Ihrer Eingabe-und Ausgabetoken.

Bei einem kostenpflichtigen Serviceplan gibt es keine Tokenbegrenzung, aber Sie werden für die Token, die Sie als Eingabe übergeben, und für die Token, die Sie in der generierten Ausgabe empfangen, in Rechnung gestellt.

Siehe Pläne fürWatson Machine Learning.

Trainiert die zeitnahe Entwicklung das Basismodell?

Nein, durch das Übergeben von Eingabeaufforderungen an ein Basismodell wird das Modell nicht trainiert. Die in watsonx.ai verfügbaren Modelle sind vorab trainiert, sodass Sie die Modelle nicht trainieren müssen, bevor Sie sie verwenden.

Siehe Tipps zur Eingabeaufforderung.

Hat IBM Zugriff auf meine Daten oder verwendet sie in irgendeiner Weise?

Nein, IBM hat keinen Zugriff auf Ihre Daten.

Ihre Arbeit an watsonx.ai, einschließlich Ihrer Daten und der von Ihnen erstellten Modelle, ist für Ihr Konto privat:

  • Ihre Daten sind nur für Sie zugänglich. Ihre Daten werden nur zum Trainieren Ihrer Modelle verwendet. Ihre Daten werden von IBM oder einer anderen Person oder Organisation nie zugänglich gemacht oder verwendet. Ihre Daten werden in dedizierten Speicherbuckets gespeichert und im Ruhezustand und während der Übertragung verschlüsselt.
  • Ihre Modelle sind nur für Sie zugänglich. Auf Ihre Modelle kann IBM oder eine andere Person oder Organisation nie zugreifen oder sie verwenden. Ihre Modelle werden auf dieselbe Weise geschützt wie Ihre Daten.

Erfahren Sie mehr über Sicherheit und Ihre Optionen:

Welche APIs sind verfügbar?

Sie können Basismodelle in watsonx.ai über das Programm mithilfe der Python -Bibliothek anfordern.

Weitere Informationen finden Sie unter Foundation models Python library.

Projekte

Wie lade ich sehr umfangreicheDateien in mein Projekt?

Sie können keine Datendateien mit mehr als 5 GB in Ihr Projekt laden. Wenn Ihre Dateien größer sind, müssen Sie die Cloud Object Storage-APIverwenden und die Daten in mehreren Teilen laden. Lesen Sie die Hinweise zu dencurl-Befehlen, mit denen mitCloud Object Storage direkt in IBM Cloud gearbeitet werden kann.

Weitere Informationen finden Sie in Sehr große Objekte zur Cloud Object Storage-Instanz eines Projekts hinzufügen.

IBM Cloud Object Storage

Was wird in IBM Cloud Object Storage für Arbeitsbereiche gespeichert?

Wenn Sie ein Projekt oder einen Bereitstellungsbereich erstellen, geben Sie einen IBM Cloud Object Storage an und erstellen ein Bucket, das diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist. Diese Objekttypen werden im Bucket IBM Cloud Object Storage für den Arbeitsbereich gespeichert:

  • Dateien für Datenassets, die Sie in den Arbeitsbereich hochgeladen haben
  • Dateien, die Assets zugeordnet sind, die in Tools wie Notebooks und Modellen ausgeführt werden.
  • Metadaten zu Assets, wie z. B. Assettyp, Format und Tags.

Muss ich IBM Cloud Object Storage aktualisieren, wenn ich ein Upgrade für andere Services erstelle?

Sie müssen nur dann ein Upgrade für die IBM Cloud Object Storage-Instanz durchführen,wenn der Speicherplatz knapp wird. Andere Services können einen beliebigen IBM Cloud Object Storage -Plan verwenden und Sie können ein Upgrade für einen beliebigen Service oder Ihren IBM Cloud Object Storage -Service unabhängig voneinander durchführen.

Warum kann ich einem vorhandenen Projekt keinen Speicher hinzufügen bzw.warum wird im Dialog 'Neues Projekt' nicht die Option für die Auswahl von IBM CloudObject Storage angezeigt?

Für Benutzer, die über keine Administratorrechte für IBM Cloud Object Storageverfügen, ist ein zusätzlicher Schritt erforderlich. Der Kontoadministrator muss Benutzern ohne Verwaltungsaufgaben das Erstellen von Projekten ermöglichen.

Wenn Sie über Administratorberechtigungen verfügen und den neuesten IBM Cloud ObjectStorage nicht sehen, versuchen Sie es später erneut, da das serverseitigeCaching möglicherweise zu einer Verzögerung bei der Wiedergabe der neuesten Werte führt.

Notizbücher

Kann ichBibliotheken oder Pakete installieren, um sie in meinen Notebooks zu verwenden?

Sie können Python -Bibliotheken und R-Pakete über ein Notebook installieren. Diese Bibliotheken und Pakete sind dann für alle Notebooks verfügbar, die dieselbe Umgebungsvorlage verwenden. Anweisungen hierzu finden Sie inAngepasste Bibliotheken oder Bibliothekenanderer Anbieter importieren. Wenn bei der Installation einer Bibliothek oder eines Pakets ein Fehler über fehlende Betriebssystemabhängigkeiten angezeigt wird, benachrichtigen Sie den IBM Support. Führen Sie den entsprechenden Befehl aus,um die vorinstallierten Bibliotheken und Pakete sowie die von Ihnen installiertenBibliotheken und Pakete anzuzeigen:

  • Python!pip list
  • R: installed.packages()

Kann ich Funktionen, die in einem Notebook definiert sind, von einem anderen Notebook aus aufrufen?

Es gibt keine Möglichkeit, ein Notebook von einem anderen Notebook auf der Plattform aufzurufen. Sie können Ihren allgemeinen Code jedoch in eine Bibliothek außerhalb der Plattform stellen und anschließend installieren.

Kann ich beliebigeNotebookerweiterungen hinzufügen?

Nein, Sie können Ihre Notebook-Funktionalität nicht erweitern, indem Sie beliebige Erweiterungen als Anpassung hinzufügen, da alle Notebook-Erweiterungen vorinstalliert werden müssen.

Wie greife ich auf dieDaten einer CSV-Datei in einem Notebook zu?

Nachdem Sie eine CSV-Datei in den Objektspeicher geladen haben, laden Sie die Daten, indem Sie in einem geöffneten Notebook auf das Symbol Code-Snippets (Symbol für Code-Snippets) klicken, auf Daten lesen klicken und die CSV-Datei im Projekt auswählen. Klicken Sie dann in eine leere Codezelle in Ihrem Notebook und fügen Sie den generierten Code ein.

Wiegreife ich auf die Daten einer komprimierten Datei in einem Notebook zu?

Nachdem Sie die komprimierte Datei in den Objektspeicher geladen haben, rufen Sie die Dateiberechtigungsnachweise ab, indem Sie auf das Symbol Code-Snippets (Symbol für Code-Snippets) in einem geöffneten Notebook klicken, auf Daten lesen klicken und die komprimierte Datei im Projekt auswählen. Klicken Sie dann auf eine leere Codezelle in Ihrem Notebook und laden Sie die Berechtigungsnachweise in die Zelle. Alternativ können Sie auf klicken, um die Berechtigungsnachweise in die Zwischenablage zu kopieren und in Ihr Notebook einzufügen.

Sicherheit und Zuverlässigkeit

Wie sicher ist IBM watsonx?

Die IBM watsonx -Plattform ist sehr sicher und ausfallsicher. Siehe Sicherheit von IBM watsonx.

Sind meine Daten und mein Notebook vor dem Teilen außerhalb meiner Mitarbeiter geschützt?

Die Daten, die in Ihr Projekt und Notebooks geladen werden, sind sicher. Nur die Mitbearbeiter in Ihrem Projekt können auf Ihre Daten oder Notebooks zugreifen. Jedes Plattformkonto fungiert als separater Tenant der Spark-und IBM Cloud Object Storage -Services. Tenants haben keinen Zugriff auf die Daten anderer Tenants.

Wenn Sie Ihr Notebook öffentlich zugänglich machen wollen, müssen Sie dieBerechtigungsnachweise für Ihre Datenservices in Ihrem Notebook verbergen. Geben Sie für die Sprachen Python und R die folgende Syntax ein: # @hidden_cell

Sie müssen Ihr Notebook unbedingt unverzüglich speichern, nachdem Sie die Syntax zumVerbergen von Zellen mit schutzwürdigen Daten eingegeben haben.

Erst dann sollten SieIhre Arbeit zur gemeinsamen Nutzung freigeben.

Muss ich ein Backup für meineNotebooks durchführen?

Anzahl Ihre Notebooks werden in IBM Cloud Object Storagegespeichert, was Ausfallsicherheit bei Ausfällen bietet.

Gemeinsame Nutzung und Zusammenarbeit

Welche Auswirkungen hatdie gemeinsame Nutzung eines Notebooks?

Wenn Sie ein Notebook gemeinsam nutzen, ändert sich der Permalink nie. Jede Personkann über diesen Link Ihr Notebook anzeigen. Sie können die gemeinsame Nutzung des Notebooks beenden, indem Sie das Kontrollkästchen abwählen, um es freizugeben. Aktualisierungen werden nicht automatisch gemeinsam genutzt. Wenn Sie Ihr Notebook aktualisieren, können Sie das gemeinsam genutzte Notebook synchronisieren, indem Sie das Kontrollkästchen erneut auswählen, um es zu teilen.

Wie kann ich meine Arbeit außerhalb von RStudio teilen?

Eine Möglichkeit, Ihre Arbeit außerhalb von RStudio zu teilen, besteht darin, sie mit einem gemeinsam genutzten GitHub -Repository zu verbinden, in dem Sie und Ihre Mitarbeiter arbeiten können. Weitere Informationen finden Sie in diesem Blogbeitrag.

Die beste Methode, Ihre Arbeit mit den Mitgliedern eines Projekts gemeinsam zu nutzen, ist jedoch die Verwendung von Notebooks in dem Projekt, das den R-Kernel verwendet.

RStudio ist eine großartige Umgebung für die Prototyperstellung und die individuelle Arbeit an R-Projekten, aber es ist noch nicht in Projekte integriert.

Wie kann ichmeinen SPSS Modeler-Ablauf mit einem anderen Projekt gemeinsam nutzen?

Modelliererabläufe können vom Design her nur in dem Projekt verwendet werden, in dem der Ablauf erstellt oder importiert wird. Wenn Sie einen Modeler-Ablauf ineinem anderen Projekt verwenden müssen, müssen Sie den Ablauf aus dem aktuellen Projekt(Quellenprojekt) in Ihre lokale Umgebung herunterladen und den Ablauf dann in ein anderesProjekt importieren (Zielprojekt).

IBM Watson Machine Learning

Wie führe ich ein AutoAI-Experiment aus?

In AutoAI-Experiment aus Beispieldaten erstellen finden Sie ein kurzes Video über die Vorgehensweise zum Erstellen und Ausführen eines AutoAI-Experiments. Anschließend können Sie ein Lernprogramm durcharbeiten, um ein eigenes Beispiel einzurichten.

Welche Möglichkeiten bestehen für die automatisierteModellerstellung?

Das Grafiktool AutoAI analysiert Ihre Daten automatisch und generiert potenzielle Modellpipelines, die für Ihr Vorhersagemodellierungsproblem angepasst sind.  Diese Modellpipelines werden iterativ erstellt, wenn AutoAI Ihr Dataset analysiert und Datenkonvertierungen, Algorithmen und Parametereinstellungen erkennt, die für Ihre Problemeinstellung am besten geeignet sind.  Die Ergebnisse werden in einer Bestenliste angezeigt, in der die automatisch generierten Modellpipelines entsprechend Ihrem Problemoptimierungsziel eingestuft werden. Details hierzu finden Sie in Übersicht über AutoAI.

Welche Frameworks und Bibliotheken stehen für meineMachine Learning-Modelle zur Verfügung?

Sie können gängige Tools, Bibliotheken und Frameworks verwenden, um Modelle für maschinelles Lernen mithilfe von IBM Watson Machine Learningzu trainieren und bereitzustellen. Im Abschnitt über unterstützte Frameworks sind die unterstützten Versionen und Funktionen aufgelistet sowie die veralteten Versionen, deren Unterstützung in Kürze eingestellt werden soll.

Was ist ein API-Schlüssel?

Mit API-Schlüsseln können Sie sich ohne großen Aufwand authentifizieren, wenn Sie dieCLI oder APIs verwenden, die über mehrere Services hinweg verwendet werden können. API-Schlüssel werden als vertraulich betrachtet, da über sie Zugriff gewährt wird. Behandeln Sie alle API-Schlüssel wie ein Kennwort, da jeder, der im Besitz Ihres API-Schlüssels ist, Ihre Identität für den Service annehmen kann.

Watson OpenScale

Was ist Watson OpenScale

IBM Watson OpenScale verfolgt und misst Ergebnisse aus Ihren KI-Modellen und hilft sicherzustellen, dass sie fair, erklärbar und konform bleiben, unabhängig davon, wo Ihre Modelle erstellt wurden oder ausgeführt werden. Watson OpenScale erkennt darüber hinaus Abweichungen bei der Genauigkeit (Drifterkennung), wenn sich ein KI-Modell in der Produktionsphase befindet, und hilft bei der Korrektur der Abweichung.

Wie konvertiere ich die Daten in einer Vorhersagespalte vom ganzzahligen Datentyp in den kategorialen Datentyp?

Bei der Fairnessüberwachung lässt die Spalte für die Vorhersage nur ganzzahlige numerische Werte zu, obwohl die Vorhersage mit der Bezeichnung 'Kategorial' versehen ist. Wie kann ich ein kategoriales, nicht ganzzahliges Merkmal konfigurieren? Ist eine manuelle Konvertierung erforderlich?

Die Trainingsdaten könnten mit Klassenbezeichnungen wie 'Darlehen abgelehnt', 'Darlehen bewilligt' usw. versehen sein. Der Vorhersagewert, der vom Scoring-Endpunkt von IBM Watson Machine Learning zurückgegeben wird, hat Werte wie "0.0", "1.0". Der Scoring-Endpunkt hat auch eine optionale Spalte mit der Textdarstellung der Vorhersage. Beispielsweise hat die Spalte 'predictionLabel' bei prediction=1.0 den Wert 'Darlehen bewilligt'. Wenn eine solche Spalte verfügbar ist, können Sie bei der Konfiguration des günstigen und des ungünstigen Ergebnisses für das Modell die Zeichenfolgewerte 'Darlehen bewilligt' und 'Darlehen abgelehnt' angeben. Ist keine solche Spalte verfügbar, müssen Sie für die Klasse 'favourable' bzw. 'unfavourable' für ein günstiges bzw. ungünstiges Ergebnis jeweils die Werte 1.0, 0.0 vom Typ Integer/Double angeben.

IBM Watson Machine Learning hat ein Konzept von Ausgabeschema, bei dem das Schema der Ausgabe des IBM Watson Machine Learning-Scoring-Endpunkts und die Rolle für die verschiedenen Spalten definiert werden. Die Rollen werden verwendet, um anzugeben, welche Spalte den Vorhersagewert, welche Spalte die Vorhersagewahrscheinlichkeit und den Klassenbeschriftungswert enthält usw. Das Ausgabeschema wird automatisch für Modelle festgelegt, die mit Model Builder erstellt werden. Es kann auch über den Python-Client von Watson Machine Learning festgelegt werden. Benutzer können mithilfe des Ausgabeschemas eine Spalte definieren, die die Zeichenfolgedarstellung der Vorhersage enthält. Setzen Sie modeling_role für die Spalte auf "decoded-target". Lesen Sie die [ Dokumentation für die Watson Machine Learning Python -Clientbibliothek. Suchen Sie nach 'OUTPUT_DATA_SCHEMA', um das Ausgabeschema korrekt zu interpretieren. Als API wird die API 'store_model' verwendet, die OUTPUT_DATA_SCHEMA als Parameter akzeptiert.

Warum benötigt Watson OpenScale Zugriff auf Trainingsdaten?

Sie müssen Watson OpenScale entweder Zugriff auf die in Db2 oder IBM Cloud Object Storage gespeicherten Trainingsdaten ermöglichen oder Sie müssen ein Notebook ausführen, dass auf die Trainingsdaten zugreifen kann.

Watson OpenScale benötigt aus den folgenden Gründen Zugriff auf Ihre Trainingsdaten:

  • Zur Generierung kontrastierender Erklärungen: Für die Erstellung von Erklärungen ist der Zugriff auf Statistikdaten wie z. B. Medianwert, Standardabweichung und einzelne Werte der Trainingsdaten erforderlich.
  • Zum Anzeigen von Statistikdaten für Trainingsdaten: Zum Ausfüllen der Seite mit Verzerrungsdetails benötigt Watson OpenScale Trainingsdaten, auf deren Basis Statistikdaten erstellt werden.
  • Zum Erstellen eines Drifterkennungsmodell: Die Driftüberwachung erstellt und kalibriert die Drifterkennung anhand von Trainingsdaten.

Wenn ein Notebook verwendet wird, wird erwartet, dass Sie bei der Konfiguration einer Bereitstellung in Watson OpenScale die Statistikdaten und weitere Informationen hochladen. Watson OpenScale kann nicht mehr auf die Trainingsdaten außerhalb des Notebooks zugreifen, das in Ihrer Umgebung ausgeführt wird. Der Service verfügt nur über Zugriff auf die bei der Konfiguration hochgeladenen Informationen.

Was bedeutet ein Fairness-Score über 100 Prozent?

Abhängig von Ihrer Fairnesskonfiguration kann Ihr Fairness-Score über 100 Prozent liegen. Dies bedeutet, dass Ihre überwachte Gruppe im Vergleich zur Referenzgruppe mehr "faire" Ergebnisse erhält. Technisch bedeutet dies, dass das Modell in der umgekehrten Richtung unfair ist.

Wie wird die Modellverzerrung durch Verwendung von Watson OpenScale gemindert?

Die Funktionalität zur Verzerrungsbereinigung in Watson OpenScale ist auf Unternehmen zugeschnitten. Sie ist robust und skalierbar und kann eine Vielzahl von Modellen handhaben. Die Verzerrungsbereinigung in Watson OpenScale ist ein zweistufiger Prozess: Zuerst wird in der Lernphase das Kundenmodellverhalten ermittelt, um zu erkennen, wann es verzerrt arbeitet.

Dann wird in der Anwendungsphase erkannt, ob das Kundenmodell an einem bestimmten Datenpunkt verzerrt arbeitet, und die Verzerrung wird ggf. beseitigt. Weitere Informationen finden Sie unter Optionen für Verzerrungsbereinigung.

Ist es möglich auf Modellverzerrung bei sensiblen Attributen wie Rasse oder Geschlecht zu prüfen, selbst wenn das Modell damit nicht trainiert wurde?

OK. Vor kurzem führte Watson OpenScale eine bahnbrechende Funktion namens 'Erkennung indirekter Verzerrung' ein. Damit können Sie erkennen, ob das Modell eine indirekte Verzerrung bei sensiblen Attributen aufweist, selbst wenn das Modell nicht mit diesen Attributen trainiert wurde.

Ist es möglich, Verzerrungen bei regressionsbasierten Modellen zu mindern?

OK. Mit Watson OpenScale können Sie Verzerrungen bei regressionsbasierten Modellen mindern. Zur Verwendung dieser Funktion ist keine zusätzliche Konfiguration erforderlich. Die Minderung von Verzerrungen bei Regressionsmodellen ist sofort einsatzfähig, wenn das Modell eine Verzerrung aufweist.

Welche unterschiedlichen Methoden zur Verzerrungsbereinigung gibt es in Watson OpenScale?

Sie können sowohl aktive als auch passive Verzerrungsbereinigung verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Optionen für Verzerrungsbereinigung.

Für eine Modellkonfiguration sind Informationen zur Position der Trainingsdaten erforderlich. Es gibt die Optionen Cloud Object Storage und Db2. Kann Watson OpenScale bei Netezza-Daten Netezza verwenden?

Verwenden Sie dieses Watson OpenScale-Notebook, um die Daten aus Netezza zu lesen und die Trainingsstatistiken sowie das Drifterkennungsmodell zu generieren.

Warum werden Watson OpenScale die Aktualisierungen, die am Modell vorgenommen wurden, nicht angezeigt?

Watson OpenScale ist für die Bereitstellung eines Modells zuständig. Es arbeitet nicht am Modell selbst. Sie müssen eine neue Bereitstellung erstellen und diese dann als neues Abonnement in Watson OpenScale konfigurieren. So können Sie die beiden Versionen des Modells miteinander vergleichen.

Welche unterschiedlichen Arten von Risiken sind mit der Verwendung eines Machine Learning-Modells verbunden?

Mit Machine Learning-Modellen sind mehrere Arten von Risiken verbunden. Beispielsweise kann jede Änderung der Eingabedaten, die so genannte Drift, zu ungenauen Entscheidungen des Modells führen, was sich auf die Geschäftsprognosen auswirkt. Trainingsdaten können bereinigt werden, um Verzerrungen zu entfernen, Laufzeitdaten könnten jedoch ein verzerrtes Modellverhalten auslösen.

Traditionelle, statistische Modelle sind einfacher zu interpretieren und zu erklären. Sie können jedoch nicht das Ergebnis des Machine Learning-Modells erklären, was ein ernstes Sicherheitsrisiko bei der Nutzung des Modells darstellt.

Muss ich das Watson OpenScale-Dashboard dauerhaft überwachen, um sicherzustellen, dass meine Modelle sich erwartungsgemäß verhalten?

Nein, Sie können E-Mail-Benachrichtigungen für Ihre Produktionsmodellbereitstellungen in Watson OpenScalekonfigurieren. Sie erhalten E-Mail-Alerts, wenn ein Risikobewertungstest fehlschlägt. Anschließend können Sie die Probleme überprüfen und beheben.

Welche Daten werden in Watson OpenScale für die Qualitätsmetrikberechnung verwendet?

Es werden Qualitätsmetriken berechnet, die manuell gekennzeichnete Rückmeldedaten und überwachte Bereitstellungsantworten für diese Daten verwenden.

Kann der Schwellenwert in Watson OpenScale während der Konfiguration für eine andere Metrik als "Bereich unter ROC" festgelegt werden?

Nein, derzeit kann der Schwellenwert nur für die Metrik 'Fläche unter ROC' festgelegt werden.

Generative KI-Suche und -Antwort
Diese Antworten werden von einem großen Sprachmodell in watsonx.ai basierend auf dem Inhalt der Produktdokumentation generiert. Weitere Informationen