שיפור איכות המודל עם ניתוח מודל TensorFlow

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 מודל 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 הדרכה TFMA שלנו.

עיין בדף ה-github שלנו לפרטים על המדדים והמזימות הנתמכים והדמיות המחברת הקשורות.

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