Criteri e impostazioni di apprendimento

Importante

A partire dal 20 settembre 2023 non sarà possibile creare nuove risorse di Personalizza esperienze. Il servizio Personalizza esperienze viene ritirato il 1° ottobre 2026.

Le impostazioni di apprendimento determinano gli iperparametri del training del modello. Due modelli degli stessi dati sottoposti a training su impostazioni di apprendimento diverse avranno un risultato diverso.

I criteri e le impostazioni di apprendimento vengono impostati nella risorsa di Personalizza esperienze nella portale di Azure.

Importare ed esportare criteri di apprendimento

È possibile importare ed esportare file di criteri di apprendimento dalla portale di Azure. Usare questo metodo per salvare i criteri esistenti, testarli, sostituirli e archiviarli nel controllo del codice sorgente come artefatti per riferimento e controllo futuri.

Informazioni su come importare ed esportare criteri di apprendimento nella portale di Azure per la risorsa di Personalizza esperienze.

Informazioni sulle impostazioni dei criteri di apprendimento

Le impostazioni nei criteri di apprendimento non devono essere modificate. Modificare le impostazioni solo se si comprende come influiscono su Personalizza esperienze. Senza questa conoscenza, è possibile causare problemi, inclusa l'invalidazione dei modelli di Personalizza esperienze.

Personalizza esperienze usa vowpalwabbit per eseguire il training e assegnare punteggi agli eventi. Fare riferimento alla documentazione di vowpalwabbit su come modificare le impostazioni di apprendimento usando vowpalwabbit. Dopo aver ottenuto gli argomenti della riga di comando corretti, salvare il comando in un file con il formato seguente (sostituire il valore della proprietà arguments con il comando desiderato) e caricare il file per importare le impostazioni di apprendimento nel riquadro Model and Learning Impostazioni nel portale di Azure per la risorsa personalizza esperienze.

Di seguito .json è riportato un esempio di criteri di apprendimento.

{
  "name": "new learning settings",
  "arguments": " --cb_explore_adf --epsilon 0.2 --power_t 0 -l 0.001 --cb_type mtr -q ::"
}

Confrontare i criteri di apprendimento

È possibile confrontare le prestazioni dei diversi criteri di apprendimento rispetto ai dati passati nei log di Personalizza esperienze eseguendo valutazioni offline.

Caricare i propri criteri di apprendimento per confrontarli con i criteri di apprendimento correnti.

Ottimizzare i criteri di apprendimento

Personalizza esperienze può creare criteri di apprendimento ottimizzati in una valutazione offline. Un criterio di apprendimento ottimizzato con premi migliori in una valutazione offline restituirà risultati migliori quando viene usato online in Personalizza esperienze.

Dopo aver ottimizzato un criterio di apprendimento, è possibile applicarlo direttamente a Personalizza esperienze in modo che sostituisca immediatamente i criteri correnti. In alternativa, è possibile salvare i criteri ottimizzati per un'ulteriore valutazione e decidere successivamente se rimuovere, salvare o applicarlo.

Passaggi successivi

• Informazioni sugli eventi attivi e inattivi.