Translation not up to date
You can use IBM Watson Machine Learning to perform payload logging, feedback logging, and to measure performance accuracy, runtime bias detection, drift detection, explainability, and auto-debias function in IBM Watson OpenScale.
IBM Watson OpenScale , aşağıdaki IBM Watson Machine Learning çerçevelerini tam olarak destekler:
Tablo 1. Çerçeve desteği ayrıntıları
| Çerçeve | Sorun tipi | Veri tipi |
|---|---|---|
| AutoAI1 | Sınıflandırma (ikili ve çoklu sınıflar) | Yapılandırılmış (veri, metin) |
| AutoAI | Regresyon | Yapılandırılmış ya da Yapılandırılmamış2 (yalnızca metin) |
| Apache Spark MLlib | Sınıflandırma | Yapılandırılmış ya da Yapılandırılmamış2 (yalnızca metin) |
| Apache Spark MLLib | Regresyon | Yapılandırılmış ya da Yapılandırılmamış2 (yalnızca metin) |
| TensorFlow3&4ileKeras | Sınıflandırma | Yapılandırılmamış2 (görüntü, metin) |
| TensorFlow3&4ileKeras | Regresyon | Yapılandırılmamış2 (görüntü, metin) |
| Python işlevi | Sınıflandırma | Yapılandırılmış (veri, metin) |
| Python işlevi | Regresyon | Yapılandırılmış (veri, metin) |
| scikit-öğren5 | Sınıflandırma | Yapılandırılmış (veri, metin) |
| scikit-öğren | Regresyon | Yapılandırılmış (veri, metin) |
| XGBoost6 | Sınıflandırma | Yapılandırılmış (veri, metin) |
| XGBoost | Regresyon | Yapılandırılmış (veri, metin) |
1 AutoAIhakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. AutoAI somutlama ayrıntıları. Eğitim verilerinin Cloud Object Storageiçinde olduğu modeller için, Boolean 'ın adillik öznitelikleri desteği yoktur. Ancak, eğitim verileri Db2' de yer alıyorsa, Watson OpenScale , Boole tipi olan adillik öznitelikleri destekler. When using the AutoAI option, Watson OpenScale does not support models when the model prediction is a binary data type. Öngörülerinin veri tipi bir dizgi veri tipi olması için bu tür modelleri değiştirmeniz gerekir.
2Fairness ve drift metrikleri, yapılandırılmamış (görüntü ya da metin) veri tipleri için desteklenmez.
3Keras desteği, adil olmak için destek içermez.
4Explainability is supported if your model / framework outputs prediction probabilities.
5drift algılama modelini oluşturmak için, scikit-enders sürümünü 0.24.1 not defterlerinde kullanmanız gerekir.
6XGBoost ikili ve birden çok sınıf modelleri için, tahmin olasılığını ikili modellere ilişkin sayısal değerler ve çok sınıf modeller için sınıf başına olasılıkların bir listesi biçiminde döndürmek için modeli güncellemeniz gerekir. Support for the XGBoost framework has the following limitations for classification problems: For binary classification, Watson OpenScale supports the binary:logistic logistic regression function with an output as a probability of True. Çoklu sınıf sınıflandırması için Watson OpenScale , sonucun her sınıfa ait her bir veri noktasının tahmini olasılığını içerdiğinde multi:softprob işlevini destekler.
AutoAI modelleri ve eğitim verileri
AutoAI , verileri otomatik olarak hazırlar, algoritmalar ya da tahminler uygular ve verileriniz için en uygun model ardışık düzenleri oluşturur ve vakayı kullanır. Watson OpenScale , modeli çözümlemek için eğitim verilerine erişim gerektirir.
Watson OpenScale , normal bir model için yapabildiği gibi bir AutoAI modeli için eğitim verileri konumunu algılayamadığı için, eğitim verileri konumuna erişmek için gereken ayrıntıları belirtik olarak sağlamanız gerekir:
- İzleme programlarını el ile yapılandırdığınız çevrimiçi yol için, eğitim verilerine erişilebilecek veritabanı ayrıntılarını sağlamanız gerekir.
- Eğitim verileri dağıtımını karşıya yüklediğiniz özel not defteri yolu için, not defterini çalıştırarak üretilen JSON dosyasını kullanabilirsiniz.
Ek bilgi için Model ayrıntılarını sağlamabaşlıklı konuya bakın.
Bir IBM Watson Machine Learning hizmet eşgörünümünü belirtme
Watson OpenScale aracındaki ilk adımınız, bir IBM Watson Machine Learning yönetim ortamı belirtmektedir. Machine Learning örneğiniz, AI modellerinizi ve konuşlandırmalarınızı sakladığınız yerdir.
Önkoşullar
Watson OpenScale hizmet eşgörünümünün bulunduğu aynı hesap ya da kümede bir IBM Watson Machine Learning yönetim ortamı sağlamış olmalısınız. Bir IBM Watson Machine Learning yönetim ortamını başka bir hesapta ya da kümede yetkilendirdiyseniz, bu yönetim ortamını Watson OpenScaleile otomatik bilgi yükü günlüğe kaydetme işlemi ile yapılandıramazsınız.
Machine Learning hizmet örneğinizi bağlayın.
Watson OpenScale , bir IBM Watson Machine Learning eşgörünümündeki AI modellerine ve devreye alımlarına bağlanır. Hizmetinizi Watson OpenScale' e bağlamak için, Yapılandır 
sekmesine gidin, bir makine öğrenme sağlayıcısı ekleyin ve Düzenle 
simgesini tıklatın. Bir ad ve tanımlamaya ek olarak ve bunun bir Üretim öncesi ya da Üretim ortam tipi olup olmadığına ek olarak, bu tip hizmet örneğine özgü aşağıdaki bilgileri sağlamanız gerekir:
- Bir IBM Watson Machine Learningyönetim ortamınız varsa, yapılandırma bilgileri ile birlikte Watson OpenScale itbunu algılar.
Üst konu: Desteklenen makine öğrenim motorları, çerçeve işleri ve modeller