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TensorFlow मॉडल विश्लेषण के साथ मॉडल की गुणवत्ता में सुधार

परिचय

जैसा कि आप विकास के दौरान अपने मॉडल को ट्वीक करते हैं, आपको यह जांचने की आवश्यकता है कि क्या आपके परिवर्तन आपके मॉडल में सुधार कर रहे हैं। बस जाँच सटीकता पर्याप्त नहीं हो सकता है। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास ऐसी समस्या के लिए एक क्लासिफायरिफ़ायर है, जिसमें आपके 95% मामले सकारात्मक हैं, तो आप हमेशा सकारात्मक अनुमान लगाकर सटीकता में सुधार कर सकते हैं, लेकिन आपके पास बहुत मजबूत क्लासिफायरियर नहीं होगा।

अवलोकन

TensorFlow मॉडल विश्लेषण का लक्ष्य TFX में मॉडल मूल्यांकन के लिए एक तंत्र प्रदान करना है। TensorFlow मॉडल विश्लेषण आपको TFX पाइपलाइन में मॉडल मूल्यांकन करने की अनुमति देता है, और परिणामी मीट्रिक और एक बृहस्पति नोटबुक में भूखंडों को देखने की अनुमति देता है। विशेष रूप से, यह प्रदान कर सकता है:

  • संपूर्ण प्रशिक्षण और होल्डआउट डेटासेट, साथ ही अगले दिन के मूल्यांकन पर मैट्रिक्स की गणना की जाती है
  • समय के साथ ट्रैकिंग मैट्रिक्स
  • विभिन्न फीचर स्लाइस पर मॉडल की गुणवत्ता का प्रदर्शन
  • उस मॉडल के निरंतर प्रदर्शन को बनाए रखने के लिए मॉडल सत्यापन

अगला कदम

हमारे TFMA ट्यूटोरियल का प्रयास करें।

समर्थित मैट्रिक्स और भूखंडों और संबंधित नोटबुक विज़ुअलाइज़ेशन पर विवरण के लिए हमारे गिथब पृष्ठ देखें।

स्टैंडअलोन पाइपलाइन में सेटअप प्राप्त करने के तरीके के बारे में जानकारी और उदाहरण के लिए इंस्टॉल और get_started गाइड देखें। याद रखें कि TFMA भी भीतर प्रयोग किया जाता है मूल्यांकनकर्ता TFX में घटक इसलिए इन संसाधनों के साथ-साथ TFX में शुरू हो रही है के लिए उपयोगी होगा।