Hoe laat die Wat-As-nutsding gebruikers toe om die impak van veranderende waardes naby die besluitgrens te verken?
Die Wat-As-nutsding is 'n kragtige kenmerk van Google Cloud AI-platform wat gebruikers in staat stel om die impak van veranderende waardes naby die besluitgrens te verken. Dit bied 'n omvattende en interaktiewe koppelvlak om masjienleermodelle te verstaan en te interpreteer. Deur insetkenmerke te manipuleer en die ooreenstemmende modelvoorspellings waar te neem, kan gebruikers insigte kry in hoe verskillende insette die besluite wat deur die model geneem word, beïnvloed.
Wanneer die impak van veranderende waardes naby die besluitgrens ondersoek word, stel die What-As Tool gebruikers in staat om die robuustheid en sensitiwiteit van die model te assesseer. Deur die insetwaardes binne 'n klein reeks rondom die besluitgrens aan te pas, kan gebruikers waarneem hoe die model se voorspellings verander. Dit kan help om scenario's te identifiseer waar klein veranderinge in insetwaardes kan lei tot beduidende veranderinge in die model se uitset.
Kom ons kyk byvoorbeeld na 'n binêre klassifikasiemodel wat voorspel of 'n kliënt sal churn of nie, gebaseer op verskeie kenmerke soos ouderdom, inkomste en gebruikspatrone. Die besluitgrens verteenwoordig die drempel waarteen die model sy voorspelling van een klas na 'n ander oorskakel. Deur die What-As Tool te gebruik, kan gebruikers verken hoe die verandering van die invoerkenmerke naby hierdie grens die model se voorspellings beïnvloed.
Gestel die besluitgrens word bepaal deur die kliënt se ouderdom en inkomste. Deur hierdie kenmerke binne 'n klein reeks rondom die grens aan te pas, kan gebruikers sien hoe die model se voorspellings verander. Hulle kan scenario's identifiseer waar 'n effense toename of afname in ouderdom of inkomste tot 'n ander voorspelling kan lei. Hierdie insig kan waardevol wees om die model se gedrag te verstaan en potensiële vooroordele of beperkings te identifiseer.
Verder stel die Wat-As-nutsding gebruikers in staat om die impak van veranderende waardes naby die besluitgrens te visualiseer deur middel van verskeie visualiserings soos spreidingsdiagramme, parallelle koördinate en gedeeltelike afhanklikheidsplotte. Hierdie visualisasies bied 'n duidelike en intuïtiewe voorstelling van hoe verskillende invoerkenmerke met die model se voorspellings in wisselwerking tree.
Die What-As-nutsding in Google Cloud AI Platform stel gebruikers in staat om die impak van veranderende waardes naby die besluitgrens te verken. Deur insetkenmerke te manipuleer en die ooreenstemmende modelvoorspellings waar te neem, kan gebruikers insigte kry in die model se gedrag, sy robuustheid assesseer en potensiële vooroordele of beperkings identifiseer.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is die onderskeid tussen toesig-, nie-toesig- en versterkende leerbenaderings?
- Is dit korrek dat aanvanklike datastel in drie hoofsubstelle gespoeg kan word: die opleidingstel, die valideringstel (om parameters te verfyn) en die toetsstel (nagaan prestasie op ongesiene data)?
- Wat is Google Wolkplatform (GCP)?
- Wat is 'n besluitboom?
- Hoe om te weet watter algoritme meer data benodig as die ander?
- Wat is die metodes om datastelle vir masjienleermodel-opleiding in te samel?
- Hoeveel data is nodig vir opleiding?
- Hoe lyk die proses van etikettering van data en wie voer dit uit?
- Wat presies is die uitsetetikette, teikenwaardes en eienskappe?
- Moet kenmerke wat data verteenwoordig in 'n numeriese formaat wees en in kenmerkkolomme georganiseer word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning