שיפור איכות המודל עם ניתוח מודל TensorFlow

קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

מבוא

כשאתה מכוון את המודל שלך במהלך הפיתוח, עליך לבדוק אם השינויים שלך משפרים את המודל שלך. ייתכן שרק בדיקת הדיוק לא תספיק. לדוגמה, אם יש לך מסווג לבעיה שבה 95% מהמקרים שלך חיוביים, ייתכן שתוכל לשפר את הדיוק פשוט על ידי חיזוי חיובי תמיד, אבל לא יהיה לך מסווג חזק במיוחד.

סקירה כללית

המטרה של TensorFlow Model Analysis היא לספק מנגנון להערכת מודלים ב-TFX. ניתוח מודלים של TensorFlow מאפשר לך לבצע הערכות מודלים בצנרת ה-TFX, ולהציג מדדים וחלקים כתוצאה מכך במחברת Jupyter. באופן ספציפי, זה יכול לספק:

  • מדדים מחושבים על כל מערך ההדרכה ו-holdout, כמו גם הערכות למחרת
  • מעקב אחר מדדים לאורך זמן
  • ביצועי איכות דגם על פרוסות תכונה שונות
  • אימות מודל להבטחת ביצועים עקביים של מודל זה

הצעדים הבאים

נסה את המדריך שלנו ל-TFMA .

בדוק את דף ה- github שלנו לפרטים על המדדים והמזימות הנתמכים והדמיות המחברת המשויכות.

עיין במדריכי ההתקנה ותחילת העבודה לקבלת מידע ודוגמאות כיצד להתקין בצינור עצמאי. נזכיר ש-TFMA משמש גם בתוך רכיב ה- Evaluator ב-TFX, כך שמשאבים אלו יהיו שימושיים גם לתחילת העבודה ב-TFX.