דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.
Switch to English

שיפור איכות המודל בעזרת ניתוח המודל של TensorFlow

מבוא

כשאתה משלים את המודל שלך במהלך הפיתוח, עליך לבדוק אם השינויים שלך משפרים את המודל שלך. רק בדיקת דיוק עשויה שלא להספיק. לדוגמה, אם יש לך מסווג לבעיה בה 95% מהמקרים שלך חיוביים, ייתכן שתוכל לשפר את הדיוק על ידי חיזוי חיובי תמיד, אך לא יהיה לך מסווג חזק מאוד.

סקירה כללית

מטרת ניתוח המודל של TensorFlow היא לספק מנגנון להערכת מודלים ב- TFX. ניתוח מודלים של TensorFlow מאפשר לבצע הערכות מודלים בצינור TFX, ולהציג מדדים ועלילות כתוצאה ממחברת Jupyter. באופן ספציפי, הוא יכול לספק:

  • מדדים המחושבים על כל מערך האימונים וההמתנה, כמו גם הערכות ביום הבא
  • מעקב אחר מדדים לאורך זמן
  • ביצועי איכות הדגם בפרוסות תכונה שונות
  • אימות מודל להבטחת ביצועים עקביים של מודל זה

הצעדים הבאים

נסה את מדריך TFMA שלנו.

עיין בדף github שלנו לקבלת פרטים על המדדים והעלילות הנתמכות והדמיות המחשב הנלוות.

ראה את המדריכים להתקין ו- get_started לקבלת מידע ודוגמאות כיצד להגיע להתקנה בצינור עצמאי. כזכור, נעשה שימוש ב- TFMA גם ברכיב Evaluator ב- TFX כך שמשאבים אלה יהיו שימושיים להתחלה גם ב- TFX.