모델 평가 작업 인텔리전스

  • 릴리스 버전: Washingtondc
  • 업데이트 날짜 2024년 02월 01일
  • 읽기1분
  • 머신 러닝 모델의 성능을 평가하면 원하는 결과를 얻기 위해 모델을 사용하고 학습시키는 방법을 결정하는 데 도움이 됩니다.

    개요

    모델 평가 화면에서는 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 모델을 교육하거나 재교육한 후 모델 평가 화면에는 최신 데이터에 대한 모델의 평균 성능 추정치가 표시됩니다.
    주:
    매일 모델 성능에 약간의 변동이 나타나는 것은 정상입니다. 성능은 시간이 지남에 따라 예상 성능의 평균을 내는 경향이 있습니다.

    자동 입력된 필드 값의 예상 수, 마지막 교육 날짜 및 샘플 테스트 결과를 보여주는 모델 평가 화면

    모델 평가 화면에서는 기록 샘플에 대한 예제 예측을 볼 수도 있습니다. 이러한 예는 예측을 보여 주지만 모델의 품질 또는 평균 성능을 반드시 반영하는 것은 아닙니다. 모델 평가 화면에 제공된 추정치와 모니터링 페이지의 보고서는 훨씬 더 많은 수의 사례에서 계산됩니다.

    모델 평가 화면을 사용하여 각 필드에 대해 다음 기본 설정 중 하나를 선택할 수도 있습니다.

    • 필드의 예측 값을 자동으로 채웁니다.
    • 필드의 예측 값에 대한 권장 사항이 제공됩니다.
    • 백그라운드에서만 필드에 대한 예측 모델을 모니터링하고 실행합니다.
    • 필드에 대한 예측을 해제합니다.

    모니터링 모드

    모니터링 모드를 사용하면 예측이 기록에 적용되지 않고 필드 수준에서 모델의 성능을 모니터링할 수 있습니다. 모델은 백그라운드에서만 실행되며 성능에 만족할 때까지 교육하고 다시 교육할 수 있습니다. 모델을 편집할 때 모델 평가 화면에서 모델 필드를 모니터링 모드로 설정할 수 있습니다.

    작업 인텔리전스 관리 콘솔사용하여 모델 성능을 보고 추적할 수 있습니다. 작업 인텔리전스 분석 및 모니터링 문서를 참조하십시오.