Analizzare il ciclo di apprendimento con una valutazione offline

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.

Informazioni su come creare una valutazione offline e interpretare i risultati.

Le valutazioni offline consentono di misurare l'efficacia di Personalizza esperienze rispetto al comportamento predefinito dell'applicazione in un periodo di dati registrati (cronologici) e valutare le prestazioni di altre impostazioni di configurazione del modello per il modello.

Quando si crea una valutazione offline, l'opzione di individuazione dell'ottimizzazione eseguirà valutazioni offline su un'ampia gamma di valori dei criteri di apprendimento per individuarne uno che potrebbe migliorare le prestazioni del modello. È anche possibile fornire criteri aggiuntivi da valutare nella valutazione offline.

Altre informazioni sulle valutazioni offline.

Prerequisiti

• Una risorsa di Personalizza esperienze configurata
• La risorsa personalizza esperienze deve avere una quantità rappresentativa di dati registrati, come figura ballpark, è consigliabile usare almeno 50.000 eventi nei log per ottenere risultati significativi della valutazione. Facoltativamente, è anche possibile che siano stati esportati in precedenza i file dei criteri di apprendimento da testare e confrontare in questa valutazione.

Eseguire una valutazione offline

1. Nella portale di Azure individuare la risorsa personalizza esperienze.

2. Nella portale di Azure passare alla sezione Valutazioni e selezionare Crea valutazione.

3. Compilare le opzioni nella finestra Crea una valutazione :

   • Nome di valutazione.
   • Data di inizio e fine: si tratta di date che specificano l'intervallo di dati da usare nella valutazione. Questi dati devono essere presenti nei log, come specificato nel valore di conservazione dei dati.
   • Impostare Individuazione dell'ottimizzazione su sì, se si vuole che Personalizza esperienze tenti di trovare criteri di apprendimento più ottimali.
   • Aggiungere le impostazioni di apprendimento: caricare un file di criteri di apprendimento se si vuole valutare un criterio personalizzato o esportato in precedenza.l

   

4. Avviare la valutazione selezionando Avvia valutazione.

Esaminare i risultati della valutazione

L'esecuzione delle valutazioni può richiedere molto tempo, a seconda della quantità di dati da elaborare, il numero di criteri di apprendimento da confrontare e dall'eventualità in cui sia stata richiesta l'ottimizzazione.

1. Al termine, è possibile selezionare la valutazione dall'elenco delle valutazioni e quindi selezionare Confronta il punteggio dell'applicazione con altre impostazioni di apprendimento potenziali. Selezionare questa funzionalità quando si vuole visualizzare le prestazioni dei criteri di apprendimento correnti rispetto a un nuovo criterio.

2. Esaminare quindi le prestazioni dei criteri di apprendimento.

   

Verranno visualizzati vari criteri di apprendimento nel grafico, insieme alla ricompensa media stimata, agli intervalli di confidenza e alle opzioni per scaricare o applicare criteri specifici.

• "Online" - Criteri correnti di Personalizza esperienze
• "Baseline1" - Criteri di base dell'applicazione
• "BaselineRand" - Criteri di esecuzione di azioni in modo casuale
• "Inter-len#" o "Hyper#" - Criteri creati dall'individuazione dell'ottimizzazione.

Selezionare Applica per applicare i criteri che migliorano il modello migliore per i dati.

Passaggi successivi

• Altre informazioni sul funzionamento delle valutazioni offline.