Как работает модель машинного обучения
Прогнозирование значений справочного поля выполняется при помощи экземпляра модели машинного обучения. Создание и настройка моделей осуществляется в справочниках, объединенных в группу [Машинное обучение].
•[Задачи машинного обучения] — справочник содержит перечень задач, которые можно выполнить в системе при помощи предиктивного анализа.
•[Модели машинного обучения] — справочник содержит перечень настроенных в системе моделей машинного обучения, их характеристики и реквизиты экземпляра модели, который в текущий момент используется в системе.
Важно
Настройка моделей машинного обучения выполняется средствами разработки.
Обучение моделей производится в облачном сервисе. В результате анализа исторических данных выявляются закономерности, которые впоследствии используются для прогнозирования. В облачном сервисе сохраняются не данные, на которых обучался экземпляр модели, а только алгоритмы, описывающие типичные закономерности. Увеличение количества исторических данных повышает точность прогнозов. Поэтому все модели должны регулярно переобучаться.
На заметку
Сервис предиктивного анализа позволяет обучать модели на выборках, содержащих до 75 тысяч исторических записей. Если выборка содержит более 75 тысяч записей, сервис выберет в произвольном порядке 75 тысяч записей из выборки, на которых будет проведено обучение.
Для достижения нижнего порога допустимого качества 50% рекомендуется использовать для обучения моделей, выполняющих анализ текстовых данных, не менее 20 тысяч исторических записей, а для моделей, выполняющих анализ числовых данных, не менее 1 тысячи исторических записей.
Для модели “Прогнозирование пола контакта” переобучение по умолчанию отключено. Так как данная модель была обучена на базе имен, полученной в открытых источниках сети Интернет, регулярное переобучение не окажет существенного влияния на точность прогноза.
Переобучение моделей и сохранение новых экземпляров происходит автоматически в фоновом режиме. Периодичность переобучения настраивается в справочнике [Модели машинного обучения]. Чтобы отключить переобучение необходимо установить в поле [Частота переобучения модели (дни)] значение “0”. Смотрите также
•Основные термины прогнозирования значений в справочных полях
