Analizowanie pętli uczenia przy użyciu oceny offline

Ważne

Od 20 września 2023 r. nie będzie można tworzyć nowych zasobów usługi Personalizacja. Usługa Personalizacja jest wycofywana 1 października 2026 r.

Dowiedz się, jak utworzyć ocenę offline i interpretować wyniki.

Oceny w trybie offline umożliwiają mierzenie skuteczności usługi Personalizacja w porównaniu z domyślnym zachowaniem aplikacji w okresie zarejestrowanych (historycznych) danych i ocenianie, jak dobrze inne ustawienia konfiguracji modelu mogą działać dla modelu.

Podczas tworzenia oceny w trybie offline opcja odnajdywania optymalizacji uruchomi oceny w trybie offline dla różnych wartości zasad szkoleniowych, aby znaleźć tę, która może poprawić wydajność modelu. Możesz również podać dodatkowe zasady do oceny w trybie offline.

Przeczytaj o ocenach offline, aby dowiedzieć się więcej.

Wymagania wstępne

• Skonfigurowany zasób personalizacji
• Zasób personalizacji musi mieć reprezentatywną ilość zarejestrowanych danych — jako wartość ballpark zalecamy co najmniej 50 000 zdarzeń w dziennikach w celu uzyskania znaczących wyników oceny. Opcjonalnie możesz również wyeksportować wcześniej pliki zasad uczenia, które chcesz przetestować i porównać w tej ocenie.

Uruchamianie oceny w trybie offline

1. W witrynie Azure Portal znajdź zasób personalizacji.

2. W witrynie Azure Portal przejdź do sekcji Oceny i wybierz pozycję Utwórz ocenę.

3. Wypełnij opcje w oknie Tworzenie oceny :

   • Nazwa oceny.
   • Data początkowa i końcowa — są to daty, które określają zakres danych do użycia w ocenie. Te dane muszą być obecne w dziennikach, jak określono w wartości Przechowywanie danych.
   • Ustaw opcję Odnajdywanie optymalizacji na tak, jeśli chcesz, aby usługa Personalizacja próbowała znaleźć bardziej optymalne zasady uczenia się.
   • Dodawanie ustawień uczenia — przekaż plik zasad szkoleniowych, jeśli chcesz ocenić niestandardowe lub wcześniej wyeksportowane zasady.l

   

4. Rozpocznij ocenę, wybierając pozycję Rozpocznij ocenę.

Przejrzenie wyników oceny

Oceny mogą trwać długo, w zależności od ilości danych do przetworzenia, liczby zasad szkoleniowych do porównania i tego, czy zażądano optymalizacji.

1. Po zakończeniu możesz wybrać ocenę z listy ocen, a następnie wybrać pozycję Porównaj wynik aplikacji z innymi potencjalnymi ustawieniami uczenia. Wybierz tę funkcję, jeśli chcesz zobaczyć, jak działają bieżące zasady szkoleniowe w porównaniu z nowymi zasadami.

2. Następnie przejrzyj wydajność zasad szkoleniowych.

   

Na wykresie zobaczysz różne zasady szkoleniowe wraz z szacowaną średnią nagrodą, interwałami ufności i opcjami pobierania lub stosowania określonych zasad.

• "Online" — bieżące zasady usługi Personalizacja
• "Plan bazowy1" — zasady punktu odniesienia aplikacji
• "BaselineRand" — zasady wykonywania akcji losowo
• "Inter-len#" lub "Hyper#" — zasady utworzone przez odnajdywanie optymalizacji.

Wybierz pozycję Zastosuj , aby zastosować zasady, które ulepszają model najlepiej dla Twoich danych.

Następne kroki

• Dowiedz się więcej o sposobie działania ocen w trybie offline.