Обучение
модели
Чтобы использовать модель машинного обучения в работе, ее необходимо обучить на бизнес-данных вашей компании. В BPMSoft обучение модели — это автоматический процесс, в ходе которого проводится анализ исторических данных в сервисе машинного обучения. В процессе обучения выявляются скрытые взаимосвязи, закономерности и повторяющиеся паттерны, формируя на их основе внутренние представления о структуре данных. После обучения модель способна применять обнаруженные закономерности к новым данным, что позволяет ей давать обоснованные прогнозы о будущих событиях или результатах.
Сервис машинного обучения предоставляет возможность обучать модели на выборках, содержащих до 75 тысяч исторических записей. Если количество записей в выборке превышает этот предел, сервис выберет произвольным образом 75 тысяч записей.
Чтобы обеспечить минимальную точность прогнозов в 50%, рекомендуется использовать:
- Не менее 20 тысяч исторических записей для моделей, анализирующих текстовые данные;
- Не менее 1 тысячи исторических записей для моделей, анализирующих числовые данные.
Рекомендуется периодически производить переобучение всех моделей, поскольку увеличение объема исторических данных способствует повышению точности прогнозов.
Обучение модели
Для обучения модели выполните следующие шаги:
- Перейдите в раздел «Модели машинного обучения» из дизайнера системы
или рабочего места «Конструктор». - Перейдите на страницу настроенной модели машинного обучения, которую необходимо обучить.
- Нажмите кнопку «Обучить». Если модель уже была обучена, то будет отображаться кнопка «Переобучить модель» для повторного обучения.
Рисунок 1 — Обучение модели
После завершения обучения BPMSoft сохраняет экземпляр модели — это версия одной и той же модели, которая создается после каждого обучения. Экземпляр модели активируется автоматически и используется для прогнозирования данных в дальнейшем. Новые экземпляры моделей создаются и переобучаются автоматически в фоновом режиме. Периодичность переобучения можно настроить в разделе «Модели машинного обучения».
Сведения об обучении модели
На странице модели отображается индикатор состояния, который позволяет отслеживать текущий прогресс обучения модели.
Рисунок 2 — Индикатор состояния обучения модели
В BPMSoft возможны следующие состояния обучения:
- Обучение на начато;
- Обучение запланировано;
- Передача данных;
- Выполняется обучение;
- Обучение завершено;
- Ошибка.
Подробную информацию об обучении модели можно просмотреть на соответствующей вкладке «Обучение», которая содержит следующие данные:
- Список факторов прогнозирования — параметры, которые влияют на качество обучения модели и ее прогнозы. Числовой показатель (вес) указывает, как каждый из этих факторов влияет на результат прогнозирования. Факторы отображаются после окончания процесса обучения модели.
Данные сведения об обучении используются для анализа и корректировки параметров модели машинного обучения в целях отладки.
Рисунок 3 — Факторы, влияющие на результат прогнозирования
- Деталь «История обучения модели» содержит информацию о процессе обучения модели. На детали отображаются параметры, такие как текущий статус, размер используемой выборки и продолжительность времени обучения.
Рисунок 4 — История обучения модели
Рекомендуем изучить
Онлайн-курс «Предиктивная аналитика, возможности машинного обучения в BPMSoft»
Модели машинного обучения
Лицензирование моделей машинного обучения
Создание бизнес-процесса с использованием модели