Gerir a experiência corre no Machine Learning Studio (clássico)
APLICA A:
O Machine Learning Studio (clássico) 
Aprendizagem de Máquinas Azure
Importante
O suporte para o Estúdio de ML (clássico) terminará a 31 de agosto de 2024. Recomendamos a transição para o Azure Machine Learning até essa data.
A partir de 1 de dezembro de 2021, não poderá criar novos recursos do Estúdio de ML (clássico). Até 31 de agosto de 2024, pode continuar a utilizar os recursos existentes do Estúdio de ML (clássico).
- Consulte informações sobre projetos de machine learning em movimento do ML Studio (clássico) para Azure Machine Learning.
- Saiba mais sobre a Azure Machine Learning
A documentação do Estúdio de ML (clássico) está a ser descontinuada e poderá não ser atualizada no futuro.
Desenvolver um modelo de análise preditiva é um processo iterativo - à medida que modifica as várias funções e parâmetros da sua experiência, os seus resultados convergem até que esteja satisfeito por ter um modelo treinado e eficaz. A chave para este processo é rastrear as várias iterações dos seus parâmetros e configurações da sua experiência.
Pode rever as execuções anteriores das suas experiências a qualquer momento para desafiar, revisitar e, em última análise, confirmar ou aperfeiçoar pressupostos anteriores. Quando você faz uma experiência, o Machine Learning Studio (clássico) mantém uma história da execução, incluindo conjunto de dados, módulos e ligações e parâmetros de porta. Este histórico também captura resultados, informações de tempo de execução tais como tempo de início e paragem, mensagens de registo e estado de execução. Pode olhar para qualquer uma destas corridas a qualquer momento para rever a cronologia da sua experiência e resultados intermédios. Você pode até usar uma execução anterior da sua experiência para lançar para uma nova fase de investigação e descoberta no seu caminho para criar soluções simples, complexas ou até mesmo de modelação de conjunto.
Nota
Quando se vê uma série anterior de uma experiência, essa versão da experiência está bloqueada e não pode ser editada. No entanto, pode guardar uma cópia, clicando em SAVE AS e fornecendo um novo nome para a cópia. O Machine Learning Studio (clássico) abre a nova cópia, que pode editar e executar. Esta cópia da sua experiência está disponível na lista EXPERIMENTOS juntamente com todas as suas outras experiências.
Ver a execução anterior
Quando tiver uma experiência aberta que tenha executado pelo menos uma vez, pode ver a execução anterior da experiência clicando em Prior Run no painel de propriedades.
Por exemplo, suponha que crie uma experiência e execute versões dela às 11:23, 11:42 e 11:55. Se abrir a última execução da experiência (11:55) e clicar em Prior Run, a versão que executou às 11:42 é aberta.
Ver a história da execução
Pode ver todas as séries anteriores de uma experiência clicando em View Run History numa experiência aberta.
Por exemplo, suponha que cria uma experiência com o módulo de Regressão Linear e que pretende observar o efeito de alterar o valor da taxa de Aprendizagem nos resultados da sua experiência. Execute a experiência várias vezes com valores diferentes para este parâmetro, da seguinte forma:
| Valor da Taxa de Aprendizagem | Tempo de início de execução |
|---|---|
| 0.1 | 9/11/2014 16:18:58 |
| 0,2 | 11/9/2014 16:24:33 |
| 0,4 | 9/11/2014 16:28:36 |
| 0,5 | 11/09/2014 16:33:31 |
Se clicar em VER EXECUTAR HISTÓRICO, vê uma lista de todas estas execuções:
Clique em qualquer uma destas corridas para ver uma imagem da experiência no momento em que a executou. A configuração, valores de parâmetros, comentários e resultados estão todos preservados para lhe dar um registo completo dessa execução da sua experiência.
Dica
Para documentar as suas iterações da experiência, pode modificar o título sempre que o executou, pode atualizar o Resumo da experiência no painel de propriedades, podendo adicionar ou atualizar comentários em módulos individuais para registar as suas alterações. O título, resumo e comentários do módulo são guardados a cada execução da experiência.
A lista de experiências no separador EXPERIMENTS no Machine Learning Studio (clássico) apresenta sempre a versão mais recente de uma experiência. Se abrir uma execução anterior da experiência (utilizando o Prior Run ou VER RUN HISTORY), pode voltar à versão do projeto clicando em VER HISTÓRICO DE EXECUÇÃO e selecionando a iteração que tem um ESTADO de Edição.
Executar uma experiência anterior
Quando clicar em Prior Run ou VIEW RUN HISTORY e abrir uma execução anterior, pode ver uma experiência terminada no modo apenas de leitura.
Se quiser iniciar uma iteração da sua experiência a começar pela forma como a configura para uma execução anterior, pode fazê-lo abrindo a execução e clicando em SAVE AS. Isto cria uma nova experiência, com um novo título, uma história de corrida vazia, e todos os componentes e valores de parâmetros da execução anterior. Esta nova experiência está listada no separador EXPERIMENTS na página inicial do Machine Learning Studio (clássico) e pode modificá-la e executá-la, iniciando um novo histórico de execução para esta iteração da sua experiência.
Por exemplo, suponha que tenha a experiência de execução mostrada na secção anterior. Você quer observar o que acontece quando define o parâmetro da taxa de Aprendizagem para 0.4, e tentar diferentes valores para o parâmetro Número de épocas de treino .
- Clique em VER EXECUTAR HISTÓRICO e abra a iteração da experiência que executou às 16:28:36 (na qual definiu o valor do parâmetro para 0.4).
- CLIQUE EM GUARDAR AS.
- Introduza um novo título e clique na marca de verificação OK . Uma nova cópia da experiência é criada.
- Modifique o parâmetro número de épocas de treino .
- Clique em RUN.
Pode agora continuar a modificar e executar esta versão da sua experiência, construindo um novo histórico de execução para registar o seu trabalho.