Translation not up to date
Watson OpenScale' ta model değerlendirmelerini etkinleştirmek için, öngörüler oluşturmak üzere verilerinizi günlüğe kaydetmeniz için hazırlamalısınız.
Model verilerini, model değerlendirmelerini etkinleştirmek için desteklediği bir biçimde Watson OpenScale ' e sağlamanız gerekir. Watson OpenScale , model işlemlerinizi işler ve Watson OpenScale veri reyonunda verileri günlüğe kaydeder. Veri reyonu, model değerlendirmeleri için kullanılan verileri depolayan günlüğe kaydetme veritabanıdır. Aşağıdaki kısımlarda, model değerlendirmeleri için Watson OpenScale günlüklerinin farklı veri tipleri açıklanmaktadır:
Eğitim verileri
Watson OpenScale , model değerlendirmelerini yapılandırmak için gereksinim duymanız gereken istatistikleri oluşturmak için eğitim verilerine gereksinim duyar. Eğitim verileri, model kazanımları üzerindeki etkilerini belirlemek için Watson OpenScale ölçümlerinin ve modelin tahmin etmek üzere eğitilmiş olduğu sonucu içeren bir öngörü sütununa sahip etiketlenmiş özellik sütunlarını içerir. Aşağıdaki örnek, Alman Kredi Risk veri kümesi' nden eğitim verilerini gösterir:
Model değerlendirmelerini etkinleştirmek için eğitim verilerinizi bağlama 'den Watson OpenScale' ye geçmeniz gerekir. Modelinize ilişkin eğitim verileri, Watson OpenScale ' in anladığı bir biçimde sağlanmalıdır. Daha fazla bilgi için Eğitim verilerinin yönetilmesibaşlıklı konuya bakın.
Bilgi yükü verileri
Bilgi yükü verileri, dağıtımınıza ilişkin giriş ve çıkış işlemlerini içerir. Açıklanabilir ve adillik ve sürüklenme değerlendirmelerini yapılandırmak için, Watson OpenScale , bir bilgi yükü günlük kaydı tablosunda depoladığı modelinizden bilgi yükü verilerini almalıdır. Bilgi yükü günlük kaydı tablosu, eğitim verilerinizde var olan özellik ve öngörü sütunlarını ve modelin sağladığı öngörüde modelin güvenini içeren bir öngörü olasılığı sütununu içerir. Tabloda ayrıca, aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi, Watson OpenScale ' e gönderdiğiniz her bir puanlama isteğini tanımlamak için zaman damgası ve tanıtıcı kolonları da bulunur:
Model işlemlerinizin günlüğü olan Watson OpenScale ' i sağlamak için puanlama istekleri göndermelisiniz. Daha fazla bilgi için Bilgi yükü verilerinin yönetilmesibaşlıklı konuya bakın.
Geribildirim verileri
Geribildirim verileri, eğitim verilerinin yapısıyla eşleşen ve modelinizin doğruluğunu ölçmek için model tahminlerinizle karşılaştırılan bilinen model sonuçlarını içeren veriler olarak etiketlenmiştir. Watson OpenScale , kalite değerlendirmelerini yapılandırmanızı sağlamak için geribildirim verilerini kullanır. Model öngörülerinizin doğruluğunu sürekli olarak ölçmek için, geribildirim verilerini düzenli olarak Watson OpenScale ' e yüklemelisiniz. Daha fazla bilgi için Geribildirim verilerinin yönetilmesibaşlıklı konuya bakın.