מודלים של סיווג בינארי חוזים תוצאה בינארית (אחת משתי קטגוריות). משתמשים בסוג המודל הזה לשאלות שהתשובה עליהן היא כן או לא. לדוגמה, יכול להיות שתרצו ליצור מודל סיווג בינארי כדי לחזות אם לקוח ירכוש מינוי. באופן כללי, בעיה של סיווג בינארי דורשת פחות נתונים מאשר סוגים אחרים של מודלים.
מודלים של סיווג רב-מחלקתי חוזים מחלקה אחת מתוך שלוש מחלקות נפרדות או יותר. משתמשים בסוג המודל הזה לסיווג. לדוגמה, אם אתם קמעונאים, יכול להיות שתרצו לבנות מודל סיווג רב-מחלקתי כדי לפלח את הלקוחות לפי פרסונות שונות.
מודלים של רגרסיה חוזים ערך רציף. לדוגמה, אם אתם קמעונאים, יכול להיות שתרצו ליצור מודל רגרסיה כדי לחזות כמה לקוח יוציא בחודש הבא.
תהליך העבודה ליצירת מודל סיווג או רגרסיה ולהסקת מסקנות
זהו התהליך ליצירת מודל סיווג או רגרסיה ב-Agent Platform:
| שלבים | תיאור |
|---|---|
| 1. הכנת נתונים לאימון | הכנת נתוני האימון לאימון המודל. |
| 2. יצירת מערך נתונים | יוצרים מערך נתונים חדש ומשייכים אליו את נתוני האימון שהכנתם. |
| 3. אימון מודל | אימון מודל סיווג או רגרסיה ב-Gemini Enterprise Agent Platform באמצעות מערך הנתונים שלכם. |
| 4. הערכת המודל | כדאי להעריך את הדיוק של המודל החדש שאומן. |
| 5. הצגת ארכיטקטורת המודל | צפייה ביומני ההיפר-פרמטרים של ניסויי הכוונון וביומני ההיפר-פרמטרים של המודל הסופי. |
| 6. קבלת מסקנות מהמודל | כדי לקבל מסקנות בזמן אמת, צריך לפרוס את המודל ולקבל מסקנות אונליין. אם לא צריך הסקת מסקנות בזמן אמת, אפשר לשלוח בקשות להסקת מסקנות באצווה ישירות למודל. |