Örnek veriler

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

• Bu öğretici programın tamamlanmasına ilişkin ipuçları

  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:

  

  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.

  

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

  
  Başa dön
  

• Görev 1: Proje açma
  
  

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

  1. Gezinme menüsünden , 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.

  İlerlemenizi denetleyin

  Aşağıdaki resim yeni projeyi göstermektedir.
  
  

  

  
  Başa dön
  

• Görev 2: Modeli oluşturun ve eğitin
  
  

  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.

     

  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.
     

     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.

     

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

     

  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.

  İlerlemenizi denetleyin

  Aşağıdaki resimde model gösterilmektedir.
  
  

  

  
  Başa dön
  

• Görev 3: Modelin bir devreye alma alanına yükseltilmesi ve eğitilen modelin devreye alınması
  
  

  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.

  İlerlemenizi denetleyin

  Aşağıdaki resimde yeni devreye alma gösterilmektedir.
  
  

  

  
  Başa dön
  

• Görev 4: Devreye alınan modeli test edin
  
  

  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.

  İlerlemenizi denetleyin

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

  

  
  Başa dön
  

• Görev 5: Modeli puanlamak için bir toplu iş oluşturun
  
  

  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

  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.

     

  3. Varlıklar sekmesini tıklatın.

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

  İlerlemenizi denetleyin

  Aşağıdaki resim, devreye alma alanındaki Varlıklar sekmesini gösterir.
  
  

  

  Görev 5b: Toplu konuşlandırmayı oluşturun

  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 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.

  İlerlemenizi denetleyin

  Aşağıdaki resim toplu konuşlandırmayı gösterir.
  
  

  

  Görev 5c: Toplu işin yaratılması

  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.

  İlerlemenizi denetleyin

  Aşağıdaki resimde toplu konuşlandırmaya ilişkin iş ayrıntıları gösterilmektedir.
  
  

  

  Görev 5d: Çıktının görüntülenmesi

  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.

  İlerlemenizi denetleyin

  Aşağıdaki resimde toplu iş devreye alma işinin sonuçları gösterilmektedir.
  
  

  

  
  Başa dön