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Schnelleinstieg: Modell für maschinelles Lernen erstellen und bereitstellen

Schnelleinstieg: Modell für maschinelles Lernen erstellen und bereitstellen

Sie können den Erstellungsprozess für ein Modell für maschinelles Lernen mit dem AutoAI-Tool automatisieren. Lesen Sie die Informationen zum AutoAI-Tool, sehen Sie sich dann ein Video an und führen Sie ein Lernprogramm aus, das für Anfänger geeignet ist und bei dem keine Codierung erforderlich ist.

Ihr grundlegender Workflow umfasst die folgenden Tasks:

  1. Öffnen Sie Ihr Sandboxprojekt. Projekte sind der Ort, an dem Sie gemeinsam mit anderen mit Daten arbeiten.
  2. Fügen Sie dem Projekt Daten hinzu. Sie können CSV-Dateien oder Daten aus einer fernen Datenquelle über eine Verbindung hinzufügen.
  3. Erstellen Sie ein AutoAI-Experiment im Projekt.
  4. Überprüfen Sie die Modellpipelines und speichern Sie die gewünschte Pipeline als Modell für die Bereitstellung oder als anzupassendes Notebook.
  5. Stellen Sie das Modell bereit und testen Sie es.

Lesen Sie mehr über AutoAI

Das Grafiktool AutoAI analysiert Ihre Daten automatisch und generiert potenzielle Modellpipelines, die für Ihr Vorhersagemodellierungsproblem angepasst sind. Diese Modellpipelines werden iterativ erstellt, wobei AutoAI das Dataset analysiert und die Datentransformationen, Algorithmen und Parametereinstellungen ermittelt, die sich für Ihre Problemstellung am besten eignen. Die Ergebnisse werden in einer Bestenliste angezeigt, in der die automatisch generierten Modellpipelines entsprechend Ihrem Problemoptimierungsziel eingestuft werden.

Weitere Informationen zu AutoAI

Weitere Möglichkeiten zum Erstellen von Modellen

Video über die Erstellung eines Modells mit AutoAI ansehen

Video ansehenDieses Video zeigt, wie Sie ein AutoAI-Experiment basierend auf dem Bankmarketing-Beispiel erstellen und ausführen.

Anmerkung: Dieses Video zeigt die Aufgaben 2-5 dieses Lernprogramms.

Dieses Video bietet eine visuelle Methode zum Erlernen der Konzepte und Tasks in dieser Dokumentation.

Lernprogramm zum Erstellen eines Modells mithilfe von AutoAI absolvieren

Dieses Lernprogramm führt Sie durch das Training eines Modells, um vorherzusagen, ob ein Kunde wahrscheinlich eine Termineinzahlung auf der Basis einer Marketingkampagne abonniert hat.

In diesem Lernprogramm werden Sie die folgenden Tasks ausführen:

Für dieses Lernprogramm benötigen Sie ungefähr 30 Minuten.

Beispieldaten

Die Beispieldaten, die in der geführten Erfahrung verwendet werden, sind UCI: Bankmarketingdaten, die verwendet werden, um vorherzusagen, ob sich ein Kunde für eine Marketingaktion registriert.

Arbeitsblatt zum Dataset 'Bankmarketing'



  • Verwenden Sie das Videobild im Bild

    Tipp: Starten Sie das Video. Wenn Sie dann durch das Lernprogramm blättern, wechselt das Video in den Bildmodus. Schließen Sie das Video-Inhaltsverzeichnis für die beste Erfahrung mit Bild-in-Bild. Sie können den Modus "Bild im Bild" verwenden, damit Sie dem Video folgen können, während Sie die Tasks in diesem Lernprogramm ausführen. Klicken Sie auf die Zeitmarken für jede zu befolgende Task.

    Die folgende animierte Abbildung zeigt, wie die Funktionen für Videobilder und Inhaltsverzeichnisse verwendet werden:

    Verwendung von Bildern und Kapiteln

    Hilfe in der Community anfordern

    Wenn Sie Hilfe bei diesem Lernprogramm benötigen, können Sie eine Frage stellen oder eine Antwort im Diskussionsforum derCloud Pak for Data Communityfinden.

    Browserfenster einrichten

    Damit Sie dieses Lernprogramm optimal nutzen können, öffnen Sie Cloud Pak for Data in einem Browserfenster und lassen Sie diese Lernprogrammseite in einem anderen Browserfenster geöffnet, um einfach zwischen den beiden Anwendungen zu wechseln. Es empfiehlt sich, die beiden Browserfenster nebeneinander anzuordnen, um die weitere Arbeit zu erleichtern.

    Paralleles Lernprogramm und Benutzerschnittstelle

    Tipp: Wenn Sie beim Durcharbeiten dieses Lernprogramms in der Benutzerschnittstelle auf eine geführte Tour stoßen, klicken Sie auf Vielleicht später.

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  • Sie benötigen ein Projekt zum Speichern der Daten und des Experiments AutoAI . Sie können Ihr Sandboxprojekt verwenden oder ein Projekt erstellen.

    1. Wählen Sie im Navigationsmenü Navigationsmenü Projekte > Alle Projekte anzeigen aus.

    2. Öffnen Sie Ihr Sandboxprojekt. Wenn Sie ein neues Projekt verwenden möchten:

      1. Klicken Sie auf Neues Projekt.

      2. Wählen Sie Leeres Projekt erstellen aus.

      3. Geben Sie einen Namen und optional eine Beschreibung für das Projekt ein.

      4. Wählen Sie eine vorhandene Objektspeicherserviceinstanz aus oder erstellen Sie eine neue.

      5. Klicken Sie auf Erstellen.

    3. Wenn das Projekt geöffnet wird, klicken Sie auf die Registerkarte Verwalten und wählen Sie die Seite Services und Integrationen aus.

      1. Klicken Sie auf der Registerkarte IBM -Services auf Service zuordnen.

      2. Wählen Sie Ihre Watson Machine Learning -Instanz aus. Wenn Sie noch keine Serviceinstanz von Watson Machine Learning bereitgestellt haben, führen Sie die folgenden Schritte durch:

        1. Klicken Sie auf Neuer Service.

        2. Wählen Sie Watson Machine Learningaus.

        3. Klicken Sie auf Erstellen.

        4. Wählen Sie die neue Serviceinstanz aus der Liste aus.

      3. Klicken Sie auf Service zuordnen.

      4. Klicken Sie bei Bedarf auf Abbrechen , um zur Seite Services & Integrationen zurückzukehren.

    Weitere Informationen hierzu oder die Option zum Ansehen eines entsprechenden Videos finden Sie unter Projekt erstellen.

    Symbol für Prüfpunkt Fortschritt überprüfen

    Die folgende Abbildung zeigt das neue Projekt.

    Die folgende Abbildung zeigt das neue Projekt.


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  • Vorschau-Lernprogrammvideo Um eine Vorschau dieser Task anzuzeigen, sehen Sie sich das Video ab 00:08an.

    Nachdem Sie nun über ein Projekt verfügen, können Sie das Modell mit AutoAIerstellen und trainieren. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um das Experiment AutoAI zu erstellen, die Modellpipelines zu überprüfen und eine Pipeline zum Speichern als Modell auszuwählen:

    1. Klicken Sie im Projekt auf die Registerkarte Assets und anschließend auf Neues Asset > Modelle für maschinelles Lernen automatisch erstellen.

    2. Füllen Sie auf der Seite Machine Learning-Modelle automatisch erstellen die Basisfelder aus:

      1. Klicken Sie auf die Anzeige Beispiele .

      2. Wählen Sie Beispieldaten für Bankmarketingaus und klicken Sie auf Weiter. Der Projektname und die Beschreibung werden für Sie ausgefüllt.

      3. Bestätigen Sie, dass die Machine Learning -Serviceinstanz, die Sie Ihrem Projekt zugeordnet haben, im Feld Watson Machine Learning Service ausgewählt ist.

    3. Klicken Sie auf Erstellen.

    4. In diesem AutoAI -Beispielexperiment sehen Sie, dass die Beispieldaten für das Bankmarketing bereits für Ihr Experiment ausgewählt sind.

      Vorhersagespalte auswählen

    5. Überprüfen Sie die voreingestellten Experimenteinstellungen. Basierend auf dem Dataset und der ausgewählten Spalte für die Vorhersage analysiert AutoAI eine Teilmenge der Daten und wählt einen Vorhersagetyp und eine Metrik zur Optimierung aus. In diesem Fall ist der Vorhersagetyp Binäre Klassifikation, die positive Klasse ist Jaund die optimierte Metrik ist ROC AUC & Laufzeit.

    6. Klicken Sie auf Experiment ausführen. Wenn das Modell trainiert wird, sehen Sie eine Infografik, die den Prozess der Erstellung der Pipelines veranschaulicht.
      Modellpipelines erstellen

      Eine Liste der Algorithmen bzw. Schätzer, die mit den einzelnen Verfahren für maschinelles Lernen in AutoAI verfügbar sind, finden Sie unter AutoAI-Bereitstellungsdetail.

    7. Nach Abschluss der Experimentausführung können Sie die eingestuften Pipelines in einer Bestenliste anzeigen und vergleichen.

      Pipeline-Bestenliste

    8. Sie können auf Pipelinevergleich klicken, um zu sehen, wie sie sich unterscheiden.

      Metrikdiagramm für Pipelinevergleich

    9. Klicken Sie auf die Pipeline mit der höchsten Rangfolge, um die Pipelinedetails anzuzeigen.

    10. Klicken Sie auf Speichern unter, wählen Sie Modellaus und klicken Sie auf Erstellen. Dadurch wird die Pipeline als Modell in Ihrem Projekt gespeichert.

    11. Klicken Sie nach dem Speichern des Modells in der Benachrichtigung auf den Link In Projekt anzeigen, um das Modell in Ihrem Projekt anzuzeigen. Alternativ können Sie zur Registerkarte Assets im Projekt navigieren und auf den Modellnamen im Abschnitt Modelle klicken.

    Symbol für Prüfpunkt Fortschritt überprüfen

    Die folgende Abbildung zeigt das Modell.

    Die folgende Abbildung zeigt das Modell.


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  • Vorschau-Lernprogrammvideo Eine Vorschau zu dieser Aufgabe sehen Sie, wenn Sie die Wiedergabe des Videos bei 04:57 starten.

    Bevor Sie das Modell bereitstellen können, müssen Sie das Modell in einen Bereitstellungsbereich hochstufen. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um das Modell in einen Bereitstellungsbereich hochzustufen, um das Modell bereitzustellen:

    1. Klicken Sie auf In Bereitstellungsbereich hochstufen.

    2. Wählen Sie einen vorhandenen Bereitstellungsbereich aus. Wenn Sie keinen Bereitstellungsbereich haben:

      1. Klicken Sie auf Neuen Bereitstellungsbereich erstellen.

      2. Geben Sie einen Bereichsnamen und optional eine Beschreibung an.

      3. Wählen Sie einen Speicherservice aus.

      4. Wählen Sie einen Machine Learning-Service aus.

      5. Klicken Sie auf Erstellen.

      6. Klicken Sie auf Schließen.

    3. Wählen Sie Ihren neuen Bereitstellungsbereich aus der Liste aus.

    4. Wählen Sie die Option Nach dem Hochstufen zum Modell im Bereich wechseln aus.

    5. Klicken Sie auf Hochstufen.

      Hinweis: Wenn Sie die Option zum Wechseln zum Modell im Bereich nach der Hochstufung nicht ausgewählt haben, können Sie über das Navigationsmenü zu Bereitstellungen navigieren, um Ihren Bereitstellungsbereich und das Modell auszuwählen.
    6. Klicken Sie bei geöffnetem Modell auf Neue Bereitstellung.

      1. Wählen Sie Online als Bereitstellungstyp aus.

      2. Geben Sie einen Namen für die Bereitstellung an.

      3. Klicken Sie auf Erstellen.

    7. Klicken Sie nach Abschluss der Bereitstellung auf den Namen der Bereitstellung, um die Seite mit den Bereitstellungsdetails anzuzeigen.

    Symbol für Prüfpunkt Fortschritt überprüfen

    Die folgende Abbildung zeigt die neue Implementierung.

    Die folgende Abbildung zeigt die neue Implementierung.


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  • Vorschau-Lernprogrammvideo Um eine Vorschau dieser Task anzuzeigen, sehen Sie sich das Video ab 06:22an.

    Nachdem Sie das Modell bereitgestellt haben, können Sie diese Onlinebereitstellung über die Benutzerschnittstelle oder über die Watson Machine Learning -APIs testen. Gehen Sie wie folgt vor, um die Benutzerschnittstelle zum Testen des Modells mit neuen Daten zu verwenden:

    1. Klicken Sie auf die Registerkarte Test. Sie können das bereitgestellte Modell auf der Seite mit den Bereitstellungsdetails auf zwei Arten testen: Mithilfe eines Formulars oder mit JSON-Code.

    2. Klicken Sie auf die Registerkarte JSON-Eingabe , kopieren Sie die folgenden Testdaten und fügen Sie sie ein, um den vorhandenen JSON-Text zu ersetzen:

      {
         "input_data": [
            {
               "fields": [
                     "age",
                     "job",
                     "marital",
                     "education",
                     "default",
                     "balance",
                     "housing",
                     "loan",
                     "contact",
                     "day",
                     "month",
                     "duration",
                     "campaign",
                     "pdays",
                     "previous",
                     "poutcome"
                  ],
               "values": [
                     [
                     27,
                     "unemployed",
                     "married",
                     "primary",
                     "no",
                     1787,
                     "no",
                     "no",
                     "cellular",
                     19,
                     "oct",
                     79,
                     1,
                     -1,
                     0,
                     "unknown"
                     ]
                  ]
            }
         ]
      }
      
    3. Klicken Sie auf Vorhersagen, um eine Vorhersage zu erhalten, die angibt, wie wahrscheinlich es ist, dass sich ein Kunde mit den angegebenen Attributen für eine bestimmte Art von Konto anmeldet. Die daraus resultierende Vorhersage zeigt an, dass für diesen Kunden eine hohe Wahrscheinlichkeit besteht, dass er sich nicht für die Marketing-Werbeaktion registriert.

    4. Klicken Sie auf X , um das Fenster Vorhersageergebnisse zu schließen.

    Symbol für Prüfpunkt Fortschritt überprüfen

    Die folgende Abbildung zeigt die Ergebnisse des Tests der Implementierung. Die Werte für Ihre Vorhersage können sich von den Werten in der folgenden Abbildung unterscheiden.

    Die folgende Abbildung zeigt die Ergebnisse des Tests der Implementierung.


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  • Nachdem Sie das bereitgestellte Modell mit einer einzigen Vorhersage getestet haben, können Sie eine Batchbereitstellung erstellen, um mehrere Datensätze gleichzeitig zu bewerten.

    Task 5a: Stapelbereitstellung einrichten

    Vorschau-Lernprogrammvideo Eine Vorschau zu dieser Task sehen Sie, wenn Sie die Wiedergabe des Videos bei 07:00 starten.

    Bei einer Batchbereitstellung stellen Sie Eingabedaten (auch als Modellnutzdaten bezeichnet) in einer CSV-Datei bereit. Die Daten müssen wie die Trainingsdaten strukturiert sein und dieselben Spaltenüberschriften aufweisen. Der Batch-Job verarbeitet jede Datenzeile und erstellt eine entsprechende Vorhersage. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Nutzdaten in den Bereitstellungsbereich hochzuladen:

    1. Kopieren Sie den folgenden Text, fügen Sie ihn in einen Texteditor ein und speichern Sie die Datei als bank-payload.csv.

      age,job,marital,education,default,balance,housing,loan,contact,day,month,duration,campaign,pdays,previous,poutcome
      30,unemployed,married,primary,no,1787,no,no,cellular,19,oct,79,1,-1,0,unknown
      33,services,married,secondary,no,4789,yes,yes,cellular,11,may,220,1,339,4,failure
      35,management,single,tertiary,no,1350,yes,no,cellular,16,apr,185,1,330,1,failure
      30,management,married,tertiary,no,1476,yes,yes,unknown,3,jun,199,4,-1,0,unknown
      59,blue-collar,married,secondary,no,0,yes,no,unknown,5,may,226,1,-1,0,unknown
      35,management,single,tertiary,no,747,no,no,cellular,23,feb,141,2,176,3,failure
      36,self-employed,married,tertiary,no,307,yes,no,cellular,14,may,341,1,330,2,other
      39,technician,married,secondary,no,147,yes,no,cellular,6,may,151,2,-1,0,unknown
      41,entrepreneur,married,tertiary,no,221,yes,no,unknown,14,may,57,2,-1,0,unknown
      43,services,married,primary,no,-88,yes,yes,cellular,17,apr,313,1,147,2,failure
      39,services,married,secondary,no,9374,yes,no,unknown,20,may,273,1,-1,0,unknown
      43,admin.,married,secondary,no,264,yes,no,cellular,17,apr,113,2,-1,0,unknown
      36,technician,married,tertiary,no,1109,no,no,cellular,13,aug,328,2,-1,0,unknown
      20,student,single,secondary,no,502,no,no,cellular,30,apr,261,1,-1,0,unknown
      31,blue-collar,married,secondary,no,360,yes,yes,cellular,29,jan,89,1,241,1,failure
      40,management,married,tertiary,no,194,no,yes,cellular,29,aug,189,2,-1,0,unknown
      56,technician,married,secondary,no,4073,no,no,cellular,27,aug,239,5,-1,0,unknown
      37,admin.,single,tertiary,no,2317,yes,no,cellular,20,apr,114,1,152,2,failure
      25,blue-collar,single,primary,no,-221,yes,no,unknown,23,may,250,1,-1,0,unknown
      31,services,married,secondary,no,132,no,no,cellular,7,jul,148,1,152,1,other
      
    2. Klicken Sie im Navigationspfad auf Ihren Bereitstellungsbereich.

      Navigationspfad

    3. Klicken Sie auf die Registerkarte Assets.

    4. Ziehen Sie die Datei bank-payload.csv in die Seitenanzeige und warten Sie, bis die Datei hochgeladen wurde.

    Symbol für Prüfpunkt Fortschritt überprüfen

    Die folgende Abbildung zeigt die Registerkarte Assets im Bereitstellungsbereich.

    Registerkarte 'Assets' im Bereitstellungsbereich

    Task 5b: Batchbereitstellung erstellen

    Vorschau-Lernprogrammvideo Eine Vorschau zu dieser Task sehen Sie, wenn Sie die Wiedergabe des Videos bei 07:30 starten.

    Erstellen Sie einen Batchbereitstellungsjob, um einen Batch von Eingaben so zu verarbeiten, dass die Ausgabe in eine Datei geschrieben und nicht in Echtzeit angezeigt wird.

    1. Wechseln Sie zur Registerkarte Assets im Bereitstellungsbereich.

    2. Klicken Sie auf das Menü Überlaufmenü Overflow für Ihr Modell und wählen Sie Bereitstellenaus.

    3. Wählen Sie als Bereitstellungstyp Batchaus.

    4. Geben Sie einen Namen für die Implementierung ein.

    5. Wählen Sie die Spezifikation für den geringsten Hardwareumfang aus.

    6. Klicken Sie auf Erstellen.

    Symbol für Prüfpunkt Fortschritt überprüfen

    Die folgende Abbildung zeigt die Batchbereitstellung.

    Batchbereitstellung

    Task 5c: Batch-Job erstellen

    Vorschau-Lernprogrammvideo Um eine Vorschau dieser Task anzuzeigen, sehen Sie sich das Video ab 07:44an.

    Der Batch-Job führt die Bereitstellung aus. Zum Erstellen des Jobs geben Sie die Eingabedaten und den Namen der Ausgabedatei an. Sie können einen Job so definieren, dass er unmittelbar oder nach einem Zeitplan ausgeführt wird. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um einen Batch-Job zu erstellen:

    1. Klicken Sie auf der Bereitstellungsseite auf Neuer Job.

    2. Geben sie einen Namen für den Job an und klicken auf Weiter.

    3. Wählen Sie die kleinste Hardwarespezifikation aus und klicken Sie auf Next.

    4. Optional: Legen Sie einen Plan fest und klicken Sie auf Weiter.

    5. Optional: Wählen Sie aus, dass Benachrichtigungen empfangen werden sollen, und klicken Sie auf Weiter.

    6. Wählen Sie in der Anzeige Daten auswählen die Eingabedaten aus:

      1. Klicken Sie auf Datenquelle auswählen.

      2. Wählen Sie Datenasset > bank-payload.csvaus.

      3. Klicken Sie auf Bestätigen.

    7. Geben Sie in der Anzeige Daten auswählen die Ausgabedatei an:

      1. Klicken Sie auf Hinzufügen.

      2. Klicken Sie auf Datenquelle auswählen.

      3. Stellen Sie sicher, dass die Registerkarte Neu erstellen ausgewählt ist.

      4. Geben Sie bank-output.csv als Namen ein.

      5. Klicken Sie auf Bestätigen.

    8. Klicken Sie für den letzten Schritt auf Weiter .

    9. Überprüfen Sie die Einstellungen und klicken Sie auf Create and run , um den Job unverzüglich auszuführen.

    Symbol für Prüfpunkt Fortschritt überprüfen

    Die folgende Abbildung zeigt die Jobdetails für die Batchbereitstellung.

    Job für die Batchbereitstellung erstellen

    Task 5d: Ausgabe anzeigen

    Vorschau-Lernprogrammvideo Um eine Vorschau dieser Task anzuzeigen, sehen Sie sich das Video ab 08:42an.

    Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Ausgabedatei des Stapeljobs zu überprüfen.

    1. Klicken Sie auf den Jobnamen, um den Status anzuzeigen.

    2. Wenn sich der Status in Abgeschlossenändert, klicken Sie im Navigationspfad auf den Namen Ihres Bereitstellungsbereichs.

    3. Klicken Sie auf die Registerkarte Assets.

    4. Klicken Sie auf die Datei bank-output.csv , um die Vorhersageergebnisse für die zur Stapelverarbeitung übergebenen Kundeninformationen zu überprüfen. Bei allen Fällen wurde die Vorhersage zurückgegeben, dass die Wahrscheinlichkeit, dass sich diese Kunden für die Werbeaktion der Bank registrieren, gering ist.

    Symbol für Prüfpunkt Fortschritt überprüfen

    Die folgende Abbildung zeigt die Ergebnisse des Stapelbereitstellungsjobs.

    Die folgende Abbildung zeigt die Ergebnisse des Stapelbereitstellungsjobs.


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Weitere Schritte

Sie können dieses Dataset nun für weitere Analysen verwenden. Beispielsweise können Sie oder andere Benutzer eine der folgenden Tasks ausführen:

Weitere Ressourcen

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