0 / 0
Go back to the English version of the documentation
Hızlı başlangıç: AutoAI ile bir makine öğrenimi modeli oluşturun ve devreye alın

Hızlı başlangıç: AutoAI ile bir makine öğrenimi modeli oluşturun ve devreye alın

AutoAI aracıyla bir makine öğrenimi modeli oluşturma sürecini otomatikleştirebilirsiniz. AutoAI aracı hakkında bilgi alın, daha sonra bir video izleyin ve yeni başlayanlar için uygun olan ve kodlama gerektirmeyen bir öğretici program alın.

Temel iş akışınız şu görevleri içerir:

  1. Korumalı alan projenizi açın. Projelerde, verilerle çalışmak için başkalarıyla işbirliği yapabilirsiniz.
  2. Verilerinizi projeye ekleyin. Bir bağlantı aracılığıyla uzak veri kaynağından CSV dosyaları ya da verileri ekleyebilirsiniz.
  3. Projede bir AutoAI deneyi oluşturun.
  4. Model ardışık düzenlerini gözden geçirin ve istenen ardışık düzeni, devreye alınacak bir model ya da özelleştirilecek bir not defteri olarak kaydedin.
  5. Modelinizi devreye alın ve test edin.

AutoAI hakkında bilgi okuyun

AutoAI grafik aracı, verilerinizi otomatik olarak analiz eder ve tahmine dayalı modelleme sorununuz için özelleştirilmiş aday model boru hatları oluşturur. AutoAI veri kümenizi analiz ettiği ve sorun ayarınız için en iyi şekilde çalışan veri dönüşümlerini, algoritmaları ve parametre ayarlarını keşfettiği için bu model ardışık düzenleri yinelenerek oluşturulur. Sonuçlar, sorun eniyileme hedefinize göre sıralanmış otomatik olarak oluşturulan model ardışık düzenlerini gösteren bir kurşun tahtasında görüntülenir.

AutoAIhakkında daha fazla bilgi edinin

Model oluşturmanın diğer yolları hakkında bilgi edinin

AutoAI kullanarak model oluşturma hakkında bir video izleyin

Videoyu izleyin Banka pazarlama örneğini temel alan bir AutoAI deneyinin nasıl oluşturulacağını ve çalıştırılacağını görmek için bu videoyu izleyin.

Not: Bu videoda, bu öğretici programın 2-5 arasındaki görevleri gösterilmektedir.

Bu video, bu belgedeki kavramları ve görevleri öğrenmek için görsel bir yöntem sağlar.

AutoAI kullanarak bir model oluşturmak için bir öğretici programı deneyin

Bu öğretici program, bir müşterinin bir pazarlama kampanyasına dayalı olarak bir dönem depozitoya abone olma olasılığının olup olmadığını tahmin etmek için bir model eğitimi boyunca size yol gösterir.

Bu öğretici programda şu görevleri tamamlayabilirsiniz:

Bu eğitmenin tamamlanması yaklaşık 30 dakika sürecektir.

Örnek veriler

Kılavuzlu deneyimde kullanılan örnek veriler UCI: Bir müşterinin pazarlama promosyonuna kaydolup olmadığını tahmin etmek için kullanılan banka pazarlama verileridir.

Banka pazarlama verileri kümesinin elektronik tablosu



  • Resimdeki videoyu kullan

    İpucu: Videoyu başlatın, daha sonra siz öğretici programda gezinirken video, resim içinde resim moduna geçer. Resimdeki resimle en iyi deneyimi elde etmek için video içindekiler tablosunu kapatın. Bu öğretici programdaki görevleri tamamlarken videoyu izleyebilmek için resimdeki modu kullanabilirsiniz. İzlemek istediğiniz her görev için zaman damgalarını tıklatın.

    Aşağıdaki canlandırmalı resim, resimdeki video resminin ve içindekiler tablosunun özelliklerinin nasıl kullanılacağını gösterir:

    Resimdeki resim ve bölümler nasıl kullanılır?

    Toplulukta yardım alma

    Bu öğretici programla ilgili yardıma gereksinim duyarsanız, Cloud Pak for Data Community tartışma forumundabir soru sorabilir ya da bir yanıt bulabilirsiniz.

    Tarayıcı pencerelerinizi ayarlayın

    Bu öğretici programı tamamlama konusunda en iyi deneyimi sağlamak için Cloud Pak for Data olanağını bir tarayıcı penceresinde açın ve bu eğitmen sayfasını iki uygulama arasında kolayca geçiş yapmak üzere başka bir tarayıcı penceresinde açık tutun. Takip edilmesini kolaylaştırmak için iki tarayıcı penceresini yan yana düzenlemeyi düşünün.

    Yan yana öğretici program ve kullanıcı arabirimi

    İpucu: Kullanıcı arabiriminde bu öğretici programı tamamlarken kılavuzlu bir turla karşılaşırsanız, Belki daha sonraseçeneğini tıklatın.

    Başa dön


  • Verileri ve AutoAI deneyini depolamak için bir projeye ihtiyacınız vardır. Kum havuzu projenizi kullanabilir ya da bir proje yaratabilirsiniz.

    1. Gezinme menüsünden Gezinme menüsü, Projeler > Tüm projeleri görüntüle seçeneklerini belirleyin

    2. Korumalı alan projenizi açın. Yeni bir proje kullanmak istiyorsanız:

      1. Yeni projeöğesini tıklatın.

      2. Boş proje yaratseçeneğini belirleyin.

      3. Proje için bir ad ve isteğe bağlı açıklama girin.

      4. Var olan bir nesne depolama hizmeti örneği seçin ya da yeni bir örnek oluşturun.

      5. Oluştur'u tıklatın.

    3. Proje açıldığında, Yönet sekmesini tıklatın ve Hizmetler ve bütünleştirmeler sayfasını seçin.

      1. IBM hizmetleri sekmesinde Hizmeti ilişkilendirseçeneğini tıklatın.

      2. Watson Machine Learning eşgörünümünüzü seçin. Henüz bir Watson Machine Learning hizmet eşgörünümüne sahip değilseniz, aşağıdaki adımları izleyin:

        1. Yeni hizmet' i tıklatın.

        2. Watson Machine Learning(Watson Makine Öğrenimi) seçeneğini belirleyin.

        3. Oluştur'u tıklatın.

        4. Listeden yeni hizmet eşgörünümünü seçin.

      3. Hizmeti ilişkilendir' i tıklatın.

      4. Gerekirse, Hizmetler ve Bütünleştirmeler sayfasına dönmek için İptal düğmesini tıklatın.

    Daha fazla bilgi için veya bir video izlemek için bkz. Proje oluşturma.

    Denetim noktası simgesi İlerlemenizi denetleyin

    Aşağıdaki resim yeni projeyi göstermektedir.

    Aşağıdaki resim yeni projeyi gösterir.


    Başa dön


  • öğretici videoyu önizle Bu görevi önizlemek için 00:08adresinden başlayan videoyu izleyin.

    Artık bir projeniz olduğuna göre, AutoAIkullanarak modeli oluşturmaya ve eğitmeye hazırsınız. AutoAI deneyi oluşturmak, model ardışık düzenlerini gözden geçirmek ve model olarak kaydedilecek bir ardışık düzen seçmek için aşağıdaki adımları izleyin:

    1. Projenizdeki Varlıklar sekmesini tıklatın ve ardından Yeni görev > Makine öğrenimi modellerini otomatik olarak oluşturseçeneklerini tıklatın.

    2. Makine öğrenimi modellerini otomatik olarak oluştur sayfasında temel alanları doldurun:

      1. Örnekler panosunu tıklatın.

      2. Bank marketing sample data(Banka pazarlama örnek verileri) seçeneğini belirleyin ve Next(İleri) düğmesini tıklatın. Proje adı ve tanımı sizin için doldurulacaktır.

      3. Projenizle ilişkilendirdiğiniz Machine Learning hizmet eşgörünümünün Watson Machine Learning Service Instance (Makine Öğrenimi Hizmeti Eşgörünümü) alanında seçildiğini doğrulayın.

    3. Oluştur'u tıklatın.

    4. Bu örnek AutoAI deneyinde, Bank marketing sample data (Banka pazarlama örnek verileri) deneyiniz için önceden seçilmiş olduğunu göreceksiniz.

      Bir öngörü sütunu seçin

    5. Önceden ayarlanmış deneme ayarlarını gözden geçirin. Veri kümesine ve tahmin etmek için seçilen sütuna dayalı olarak AutoAI , verilerin bir alt kümesini analiz eder ve optimize etmek için bir öngörü tipi ve metrik seçer. Bu durumda, öngörü tipi İkili Sınıflandırma, pozitif sınıf Evetve eniyilenmiş metrik ROC AUC & run timeolur.

    6. Deneyi çalıştır' ı tıklatın. Model eğitim aldıkça, boru hatlarını oluşturma sürecini gösteren bir infografik görürsünüz.
      Oluşturma modeli ardışık hatları

      AutoAI' de her bir makine öğrenimi tekniğiyle kullanılabilen algoritmaların ya da tahmin edenlerin bir listesi için bkz. AutoAI uygulama ayrıntısı.

    7. Deneme çalışması tamamlandıktan sonra, bir lider tahtada sıralanmış boru hatlarını görüntüleyebilir ve karşılaştırabilirsiniz.

      Ardışık Düzen lider kartı

    8. Farklılıkları görmek için Ardışık Düzen karşılaştırması ' nı tıklatabilirsiniz.

      Ardışık düzen karşılaştırma metrik grafiği

    9. Ardışık düzen ayrıntılarını görmek için en üst sıradaki ardışık düzeni tıklatın.

    10. Farklı kaydet'i tıklatın, Model' i seçin ve Oluştur' u tıklatın. Bu, ardışık düzeni projenizde model olarak kaydeder.

    11. Model kaydedildiğinde, projenizdeki modeli görüntülemek için bildirimde Projede görüntüle bağlantısını tıklatın. Alternatif olarak, projedeki Varlıklar sekmesine gidebilir ve Modeller bölümünde model adını tıklatabilirsiniz.

    Denetim noktası simgesi İlerlemenizi denetleyin

    Aşağıdaki resimde model gösterilmektedir.

    Aşağıdaki resim modeli gösterir.


    Başa dön


  • öğretici videoyu önizle Bu görevi önizlemek için 04:57adresinden başlayan videoyu izleyin.

    Modeli konuşlandırabilmeniz için önce modeli bir konuşlandırma alanına yükseltmeniz gerekir. Modeli devreye almak üzere bir devreye alma alanına yükseltmek için aşağıdaki adımları izleyin:

    1. Konuşlandırma alanına yükseltöğesini tıklatın.

    2. Var olan bir konuşlandırma alanını seçin. Konuşlandırma alanınız yoksa:

      1. Yeni bir konuşlandırma alanı yaratöğesini tıklatın.

      2. Bir alan adı ve isteğe bağlı açıklama sağlayın.

      3. Bir depolama hizmeti seçin.

      4. Bir makine öğrenimi hizmeti seçin.

      5. Oluştur'u tıklatın.

      6. Kapat'ı tıklatın.

    3. Listeden yeni konuşlandırma alanınızı seçin.

    4. Alandaki modele yükseldikten sonra git seçeneğini belirleyin.

    5. Yükseltdüğmesini tıklatın.

      Not: Alanı yükselttikten sonra alandaki modele gitme seçeneğini belirlemediyseniz, konuşlandırma alanınızı ve modelinizi seçmek için Konuşlandırmalar ' a gitmek için gezinme menüsünü kullanabilirsiniz.
    6. Model açıkken Yeni devreye alma' yı tıklatın.

      1. Konuşlandırma tipiolarak Online (Çevrimiçi) seçeneğini belirleyin.

      2. Konuşlandırma için bir ad belirtin.

      3. Oluştur'u tıklatın.

    7. Konuşlandırma tamamlandığında, konuşlandırma ayrıntıları sayfasını görüntülemek için konuşlandırma adını tıklatın.

    Denetim noktası simgesi İlerlemenizi denetleyin

    Aşağıdaki resimde yeni devreye alma gösterilmektedir.

    Aşağıdaki resim yeni konuşlandırmayı gösterir.


    Başa dön


  • öğretici videoyu önizle Bu görevi önizlemek için 06:22adresinden başlayan videoyu izleyin.

    Artık modeli devreye aldığınızdan, kullanıcı arabirimini ya da Watson Machine Learning API ' lerini kullanarak çevrimiçi devreye alma işlemini test edebilirsiniz. Modeli yeni verilerle sınamak üzere kullanıcı arabirimini kullanmak için aşağıdaki adımları izleyin:

    1. Test sekmesini tıklatın. Devreye alınan modeli, devreye alma ayrıntıları sayfasından iki şekilde test edebilirsiniz: bir form ile test edin ya da JSON koduyla test edin.

    2. JSON girişi sekmesini tıklatın, aşağıdaki test verilerini kopyalayın ve var olan JSON metnini değiştirmek için yapıştırın:

      {
         "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. Belirtilen özniteliklere sahip bir müşterinin belirli bir hesap türü için kaydolup kaydolmayacağını tahmin etmek için Tahmin ' i tıklatın. Ortaya çıkan öngörü, bu müşterinin pazarlama promosyonuna kaydolmama olasılığının yüksek olduğunu gösterir.

    4. Öngörü sonuçları penceresini kapatmak için X simgesini tıklatın.

    Denetim noktası simgesi İlerlemenizi denetleyin

    Aşağıdaki resim, konuşlandırmayı test etme sonuçlarını gösterir. Öngörü değerleriniz aşağıdaki resimdeki değerlerden farklı olabilir.

    Aşağıdaki resim, konuşlandırmayı test etme sonuçlarını gösterir.


    Başa dön


  • Devreye alınan modeli tek bir öngörü ile test ettiğinize göre, aynı anda birden çok kaydı puanlamak için toplu devreye alma oluşturabilirsiniz.

    Görev 5a: Toplu konuşlandırmayı ayarla

    öğretici videoyu önizle Bu görevi önizlemek için 07:00' dan başlayarak videoyu izleyin.

    Toplu konuşlandırma için, bir CSV dosyasında model bilgi yükü olarak da bilinen giriş verilerini sağlayabilirsiniz. Veriler, aynı sütun üstbilgileriyle eğitim verileri gibi yapılandırılmalıdır. Toplu iş, her bir veri satırını işler ve karşılık gelen bir öngörü oluşturur. Bilgi yükü verilerini konuşlandırma alanına yüklemek için aşağıdaki adımları izleyin:

    1. Aşağıdaki metni bir metin düzenleyicisine kopyalayıp yapıştırın ve dosyayı bank-payload.csvolarak kaydedin.

      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. Dolaşma izinde konuşlandırma alanınızı tıklatın.

      Dolaşma izi

    3. Varlıklar sekmesini tıklatın.

    4. bank-payload.csv dosyasını yan panoya sürükleyin ve dosyanın karşıya yüklenmesini bekleyin.

    Denetim noktası simgesi İlerlemenizi denetleyin

    Aşağıdaki resim, devreye alma alanındaki Varlıklar sekmesini gösterir.

    Devreye alma alanındaki varlıklar sekmesi

    Görev 5b: Toplu konuşlandırmayı oluşturun

    öğretici videoyu önizle Bu görevi önizlemek için 07:30' da başlayan videoyu izleyin.

    Bir giriş kümesini işlemek ve çıkışın gerçek zamanlı olarak değil, bir dosyaya yazılmasını sağlamak için toplu konuşlandırma işi yaratın.

    1. Devreye alma alanındaki Varlıklar sekmesine gidin.

    2. Modelinize ilişkin Taşma menüsü Taşma menüsünü tıklatın ve Konuşlandırseçeneğini belirleyin.

    3. Konuşlandırma tipiiçin Toplu İşseçeneğini belirleyin.

    4. Konuşlandırma için bir ad yazın.

    5. En küçük donanım belirtimini seçin.

    6. Oluştur'u tıklatın.

    Denetim noktası simgesi İlerlemenizi denetleyin

    Aşağıdaki resim toplu konuşlandırmayı gösterir.

    Toplu konuşlandırma

    Görev 5c: Toplu işin yaratılması

    öğretici videoyu önizle Bu görevi önizlemek için 07:44adresinden başlayan videoyu izleyin.

    Toplu iş devreye almayı çalıştırır. İşi yaratmak için, giriş verilerini ve çıkış dosyasının adını belirtirsiniz. Bir işi bir zamanlamaya göre çalıştıracak şekilde ayarlayabilir ya da hemen çalıştırabilirsiniz. Toplu iş yaratmak için aşağıdaki adımları izleyin:

    1. Konuşlandırma sayfasında Yeni işöğesini tıklatın.

    2. İş için bir ad belirleyin ve İleridüğmesini tıklatın.

    3. En küçük donanım belirtimini seçin ve Next(İleri) düğmesini tıklatın.

    4. İsteğe bağlı: Bir zamanlama ayarlayın ve İleri' yi tıklatın.

    5. İsteğe bağlı: Bildirimleri almayı seçin ve Next(İleri) düğmesini tıklatın.

    6. Veri seç ekranında Giriş verilerini seçin:

      1. Veri kaynağı seç' i tıklatın.

      2. Veri varlığı > bank-payload.csvseçeneklerini belirleyin.

      3. Doğrula düğmesini tıklatın.

    7. Veri seç ekranında Çıkış dosyasını belirtin:

      1. Ekle'yi tıklatın.

      2. Veri kaynağı seç' i tıklatın.

      3. Yeni yarat sekmesinin seçildiğinden emin olun.

      4. Adiçin bank-output.csvyazın.

      5. Doğrula düğmesini tıklatın.

    8. Son adım için Next (İleri) düğmesini tıklatın.

    9. Ayarları gözden geçirin ve işi hemen çalıştırmak için Oluştur ve çalıştır ' ı tıklatın.

    Denetim noktası simgesi İlerlemenizi denetleyin

    Aşağıdaki resimde toplu konuşlandırmaya ilişkin iş ayrıntıları gösterilmektedir.

    Toplu iş devreye alımı için bir iş oluştur

    Görev 5d: Çıktının görüntülenmesi

    öğretici videoyu önizle Bu görevi önizlemek için 08:42adresinden başlayan videoyu izleyin.

    Toplu işteki çıkış dosyasını gözden geçirmek için aşağıdaki adımları izleyin.

    1. Durumu görmek için iş adını tıklatın.

    2. Durum Tamamlandıolarak değiştiğinde, dolaşma izinde konuşlandırma alanı adınızı tıklatın.

    3. Varlıklar sekmesini tıklatın.

    4. Toplu işleme için gönderilen müşteri bilgilerine ilişkin öngörü sonuçlarını gözden geçirmek için bank-output.csv dosyasını tıklatın. Her vaka için, bu müşterilerin geri döndürdüğü öngörü, banka promosyonuna abone olma olasılığının düşük olduğu bir durumdur.

    Denetim noktası simgesi İlerlemenizi denetleyin

    Aşağıdaki resimde toplu iş devreye alma işinin sonuçları gösterilmektedir.

    Aşağıdaki resim toplu konuşlandırma işinin sonuçlarını gösterir.


    Başa dön

Sonraki adımlar

Artık daha fazla analiz için bu veri kümesini kullanabilirsiniz. Örneğin, siz ya da diğer kullanıcılar aşağıdaki görevlerden herhangi birini gerçekleştirebilirsiniz:

Ek kaynaklar

Üst konu: Hızlı başlangıç eğitmenleri

Generative AI search and answer
These answers are generated by a large language model in watsonx.ai based on content from the product documentation. Learn more