Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

TensorFlow Model Analizi ile Model Kalitesini İyileştirme

Giriş

Geliştirme sırasında modelinizi değiştirirken, değişikliklerinizin modelinizi iyileştirip iyileştirmediğini kontrol etmeniz gerekir. Sadece doğruluğu kontrol etmek yeterli olmayabilir. Örneğin, örneklerinizin% 95'inin pozitif olduğu bir sorun için bir sınıflandırıcınız varsa, her zaman pozitif tahmin ederek doğruluğu artırabilirsiniz, ancak çok sağlam bir sınıflandırıcınız olmayacaktır.

Genel Bakış

TensorFlow Model Analizinin amacı, TFX'te model değerlendirmesi için bir mekanizma sağlamaktır. TensorFlow Model Analizi, TFX ardışık düzeninde model değerlendirmeleri gerçekleştirmenize ve bir Jupyter not defterinde ortaya çıkan ölçümleri ve grafikleri görüntülemenize olanak tanır. Özellikle şunları sağlayabilir:

  • Tüm eğitim ve uzatma veri kümesinin yanı sıra sonraki gün değerlendirmelerinde hesaplanan metrikler
  • Zaman içindeki izleme ölçümleri
  • Farklı özellik dilimlerinde kalite performansını modelleyin
  • Modelin tutarlı performansını sürdürmesini sağlamak için model doğrulama

Sonraki adımlar

TFMA eğitimimizi deneyin.

Desteklenen ölçümler ve grafikler ile ilgili not defteri görselleştirmeleriyle ilgili ayrıntılar için github sayfamıza bakın.

Bağımsız bir ardışık düzen içinde kurulumun nasıl yapılacağına ilişkin bilgi ve örnekler için install ve get_started kılavuzlarına bakın. TFMA'nın TFX'teki Değerlendirici bileşeninde de kullanıldığını hatırlayın, bu nedenle bu kaynaklar TFX'e başlamak için de yararlı olacaktır.