Öğretici: beyde değerlendirme verilerini değerlendir

Şunları öğrenmek için bu öğreticiyi izleyin:

Azure Log Analytics 'de değerlendirme sorguları çalıştırma konusunda yardım için, sorgu değerlendirmesi verileri tanımlama kitabı girişindeki yönergeleri izleyin.

Bu öğreticiyi izlemek için, geçerli bir Microsoft veya Azure hesabınız ve Bonsai Azure 'da sağlanan geçerli bir çalışma alanı olması gerekir. Hesabınız veya Azure deneme sürümü gerekiyorsa, devam etmeden önce içindeki yönergeleri izleyin Microsoft account setup for Bonsai .

Otomatik ve özel değerlendirmelere karşı

Her değerlendirme, beyinin eğitim aldığı ilkeyi değerlendirmesi istenen bir test bölümleri kümesinden oluşur. Her bir bölüm kendi Puanını (hedef memnuniyet veya toplam yeniden) alır ve platform, Genel değerlendirme sonuçlarının belirlenmesi için bu puanlar genelinde bir ortalama hesaplar.

Bonsai değerlendirmeler iki tür gelir:

• Otomatik değerlendirmeler - beybulunan Eğitim sürecinin bir parçası olarak yapılandırılır ve çalıştırılır. Tek bir eğitim oturumu birden çok otomatik değerlendirme oluşturacak.
• özel değerlendirmeler -kullanıcılar tarafından yapılandırılır, bir yapılandırma dosyasında işbirliği yapın ve CLI veya Kullanıcı arabirimi aracılığıyla isteğe bağlı olarak çalışır Bonsai .

Otomatik değerlendirmeler, beyinin öğrenmesinin ve platformun eğitim sırasında en iyi ilkeleri seçmesini sağlamak için yararlıdır. Kullanıcı Bonsai arabirimi, eğitim ilerlemesini görüntülemek Için Bonsai grafiğinde ve değerlendirmeler listesinde yüksek düzeyde otomatik değerlendirme sonuçları sunar.

Özel değerlendirmeler Kullanıcı tanımlı ve Kullanıcı tarafından, beyinin nasıl çalıştığını daha ayrıntılı bir şekilde gösteren değerlendirmelere sahiptir. Özel Değerlendirmeler, ilgi çekici senaryolarda beyini değerlendirmenizi ve Kullanıcı arabiriminde ayrıntılı değerlendirme sonuçlarını görmenizi sağlar Bonsai . Beyana savunma performansı hakkında ayrıntılı bir resim almak için eğitim sırasında veya sonrasında özel değerlendirmeler çalıştırın.

Değerlendirme Kullanıcı arabirimi

Değerlendirme Kullanıcı arabirimi üç anahtar bileşeni içerir:

• (A)meta veri paneli: değerlendirmesiyle ilgili genel bilgileri görüntüler.
• (B)temel performans paneli: değerlendirme sonuçlarının üst düzey özetini görüntüler
• (C)bölüm paneli: değerlendirmede her bir bölüm için ayrıntılı yineleme, yapılandırma ve performans verilerini görüntüler.

Veri bölmeleri

Bir değerlendirme için kullanılabilen veri bölmeleri, eğitim kavramlarınızı Inkling 'e nasıl yapılandırdığınıza bağlıdır:

• Hedefleri kullanarak eğitilen Brains meta veriler, temel performans, Bölüm panelleri ve amaca özgü verileri içerir.
• Ödül ve Terminal işlevleriyle eğitilen Brains meta veriler, temel performans ve bölüm panoları içerir.

Değerlendirme listesi

Değerlendirme listesine her zaman UI 'daki eğitme sekmesinden erişilebilir . Varsayılan olarak, liste seçili beyinle ilişkili tüm otomatik ve özel değerlendirmeleri içerir. Değerlendirmelerin listesini filtrelemek için Otomatik veya özel ' in yanındaki onay işaretlerini seçin.

• Bir değerlendirmenin ayrıntılarını göstermek için listeden değerlendirme adını seçin.
• Varsayılan eğitme görüntüsüne dönmek için ilgili kavram adını seçin.

Değerlendirme meta verileri

Tüm değerlendirmeler için aşağıdaki meta veriler kullanılabilir:

• Değerlendirmenin adı.
• Toplam eğitim yinelemesi sayısı, bu değer, değerlendirilme sırasında beyinle tamamlandı.
• Değerlendirmede toplam bölüm sayısı.
• En son kavram dersi, besepde öğreniliyor (otomatik değerlendirmeler için) veya öğreniyor (özel değerlendirmeler). İlişkili ınkini dosyası, müfrede dersler tanımmıyorsa, Kullanıcı arabirimi "none Defined" görüntüler.
• Değerlendirme türü (otomatik veya özel).

Otomatik değerlendirmeler Ayrıca değerlendirmenin çalıştırıldığı tarih ve saati gösterir. Özel değerlendirmelerin yapılandırma dosyası karşıya yüklenirken bir değerlendirme açıklaması görüntülenir.

Hedef tabanlı eğitim için değerlendirme ayrıntıları

Özet veriler

Özet verileri paneli üst düzey değerlendirme sonuçlarını görüntüler. Panel, genel beyinsel performans ve amaca özgü performans için aşağıdaki grafikleri ve istatistikleri içerir:

• Değerlendirme sırasında genel başarı oranı. Başarı oranı, betiğinin belirtilen hedefleri elde ettiği bölüm sayısı olarak, toplam kayıtlı bölüm sayısına bölünmesiyle tanımlanır.
• Değerlendirmede her bir test bölümü için hedef memnuniyeti dağıtımının bir histogramı.
• Hedef memnuniyet histogramı için nicel ölçümleri sağlayan hedef memnuniyet istatistikleri. Şu anda, sağlanan istatistikler, beyinle elde edilen ortalama, en düşük ve en yüksek başarı oranını, bu ölçümler için standart sapmayla birlikte içermektedir.

Bölüm verileri

Bölüm veri Kullanıcı arabirimi üç anahtar bileşeni içerir:

• (A)bölüm verilerini filtrele: kullanıcıların genel beyde performansını gösteren histogramı gösterir. Bir çubuğa tıklayabilir ve bölüm yapılandırma tablosunun ve bölüm yineleme grafiklerinin içeriğini yalnızca seçili çubuğun performans aralığına sığan bölümleri gösterecek şekilde filtreleyebilirsiniz. Tek seferde birden fazla çubuk seçebilirsiniz.
• (B)bölüm yapılandırma değerleri: her değerlendirme Bölümü için bölüm yapılandırma değerlerini ve performans verilerini gösterir. Düzenle düğmesini seçerek sütunlarda görüntülemek istediğiniz yapılandırmaların arasından seçim yapabilirsiniz. Ayrıca, uygun satırlara tıklayarak tablonun altında gördüğünüz bölüm grafiklerini filtrelemek için bölüm yapılandırma tablosunu kullanabilirsiniz. Hiçbir şey seçmezseniz, tüm grafikler gösterilir.
• (C)bölüm yineleme verileri: tüm durum veya eylem değişkeni değerleri için bir görselleştirme sağlar. Yineleme verileri paneli ayrıca, kullanıcıların bölümleri genelinde yeniden farklılık gösterdiği şekilde görselleşmesini sağlar. Görselleştirmek istediğiniz durum, eylem veya yeniden bulma değişkenlerini seçebilir ve düzenleyebilirsiniz

Reward tabanlı eğitim için değerlendirme ayrıntıları

Reward tabanlı değerlendirmeler özet veriler ve bölüm verileri sağlar.

Reward tabanlı eğitimin özet verileri şunları içerir:

• Değerlendirmede her bir test bölümü için yeniden dağıtım histogramı.
• Ödül histogramı için nicel ölçümleri sağlayan istatistikler. Şu anda, sağlanan istatistikler, beyinle elde edilen ortalama, minimum ve maksimum ödül puanlarını, bu ölçümler için standart sapmayla birlikte içermektedir.

Sonraki adımlar

Eğitilen beyninin performansına göre emin olduktan sonra, beyni dışarı aktarmayı ve denetim ilkenizi yerel olarak test etmeyi deneyin.