概要

学習済みAIの情報が一画面で確認できます。

■数値データ

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  1. テストデータ正解率
    学習したAIモデルの予測精度です。
    分類の場合、100%に近いほど予測精度が良く、回帰の場合、1.0に近いほど予測精度が良いことを表します。
    上図の分類の学習済みAIは、77.8%の精度で正解を導き出していることを表します。
  2. 重要度が高い列
    学習に使った値(投入したデータ)が、AIの予測にどれだけ影響を与えたかを表します。
    上図の学習済みAIでは、「性別」列を非常に重要視して予測したことが分かります。
  3. 予測する列
    学習の設定で[予測する列]に指定した列名です。
  4. 学習に使用した列
    学習の設定で[学習に使用する列]に指定した列名です。
  5. AIを作成する経路
    選択したレシピの処理の流れです。
  6. 使用したデータセット
    学習に使用したデータセットの情報です。
    データセット名をクリックするとデータセット管理画面に遷移し、詳細を確認できます。

■文書データ(自然言語処理)(csv, zipとも)

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  1. 全体正解率
    学習したAIモデルの予測精度です。
    100%に近いほど予測精度が良いことを表します。
    上図の学習済みAIは、93.3%の精度で正解を導き出していることを表します。
  2. ワードクラウド
    (レシピに設定している場合のみ)ワードクラウドを表示します。
    ワードクラウドは、文章内の出現頻度が高い単語を、頻度に応じた大きさで図示して視覚化する手法です。
  3. AIを作成する経路
    選択したレシピの処理の流れです。
  4. 使用したデータセット
    学習に使用したデータセットの情報です。
    データセット名をクリックするとデータセット管理画面に遷移し、詳細を確認できます。

■画像データ(ディープラーニング)

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  1. テストデータ正解率
    学習したAIモデルの予測精度です。
    100%に近いほど予測精度が良いことを表します。
    上図の学習済みAIは、85.8%の精度で正解を導き出していることを表します。
  2. 使用したデータセット
    学習に使用したデータセットの情報です。
    データセット名をクリックするとデータセット管理画面に遷移し、詳細を確認できます。
  3. AIを作成する経路
    選択したレシピの処理の流れが表示される箇所ですが、画像データ(ディープラーニング)の場合、仕様により表示されません。

■時系列データ

時系列データの学習結果は他のAIモデルと異なり、時系列グラフで表現されます。

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  1. 予測結果
    AIが予測した値(紫線)と実測値(緑線)を時系列にグラフで表示します。薄紫の帯は95%信頼区間です。
    紫線と緑線が近いほど、学習に使用したデータセットにおいては精度よく予測ができていることを表します。
  2. 予測する列と学習に使用した列
    学習の設定で[予測する列]に指定した列名と[学習に使用する列]に指定した列名です。
  3. AIを作成する経路
    選択したレシピの処理の流れです。
  4. 使用したデータセット
    学習に使用したデータセットの情報です。
    データセット名をクリックするとデータセット管理画面に遷移し、詳細を確認できます。

精度評価の詳細な見方は、それぞれ次のページをご覧ください。