Configurare un motore

Questa pagina illustra brevemente i concetti alla base della configurazione di un motore.

Questa pagina è valida per le versioni del motore all'interno dei seguenti raggruppamenti di versioni principali del motore. Per visualizzare la pagina per altre versioni del motore, utilizza il selettore nella parte superiore di questa pagina.

In sintesi, ecco le modifiche apportate dalle versioni del motore v003 alla v004 (fino alla v004.008):

  • Sono stati aggiunti partiesCount e identifiedPartiesCount ai valori delle metriche ExpectedRecallPreTuning e ExpectedRecallPostTuning.

Origini supportate per gli iperparametri

Quando configuri un motore, puoi selezionare l'origine degli iperparametri utilizzati per creare un modello. Sono supportate le seguenti origini:

  • Ottimizzazione automatica: AML AI ottimizza gli iperparametri quando crei una risorsa EngineConfig (comportamento predefinito)
  • Eredita: eredita gli iperparametri da una configurazione del motore precedente creata con una versione precedente del motore all'interno della stessa versione di ottimizzazione. Questa impostazione ti consente di evitare di eseguire nuovamente l'ottimizzazione ogni volta che adotti una nuova versione del motore del modello.

Quando ottimizzare o ereditare

Le sezioni seguenti descrivono quando devi selezionare l'ottimizzazione automatica e quando devi ereditare gli iperparametri da una configurazione del motore precedente.

Quando eseguire la regolazione

Hai la possibilità di ottimizzare ogni nuova configurazione del motore e, in caso di dubbi, devi sempre eseguire l'ottimizzazione per ottenere i migliori risultati in termini di prestazioni. Per saperne di più, consulta la sezione Come ottimizzare un motore.

Per ottenere il massimo rendimento, devi prendere in considerazione la regolazione del motore quando si verifica una delle seguenti condizioni:

  • Apporti modifiche significative alla logica del set di dati. Ad esempio, quando cambia una delle seguenti informazioni:
    • La logica con cui vengono compilati i campi
    • La selezione dei campi CONSIGLIATI che vengono compilati
    • La logica o la selezione dei dati forniti nella tabella PartySupplementaryData
  • Stai per fare in modo che un motore addestri un modello per una nuova regione.

Quando ereditare gli iperparametri

Per risparmiare tempo e costi quando adotti una nuova versione del motore, puoi ereditare gli iperparametri da un motore precedente utilizzando la stessa versione di ottimizzazione. Consulta la sezione Come adottare una versione del motore senza riadattamento.

Le versioni del motore con la versione di ottimizzazione v003 e le versioni del motore rilasciate prima del 22/02/2024 non supportano l'ereditarietà degli iperparametri, ma queste versioni possono essere utilizzate come origine degli iperparametri.

Come mettere a punto un motore

Per attivare l'ottimizzazione, consulta Creare e gestire le configurazioni del motore.

In particolare, devi selezionare quanto segue:

  • I dati da utilizzare per l'ottimizzazione del motore:

    Specifica un set di dati e un'ora di fine all'interno dell'intervallo di date del set di dati.

    La regolazione del motore utilizza etichette e funzionalità basate su mesi di calendario completi fino al mese dell'ora di fine selezionata, escluso. Per ulteriori informazioni, vedi Intervalli di tempo dei set di dati.

  • La versione del motore da utilizzare per la messa a punto del motore:

    Seleziona una versione del motore che corrisponda alla linea di business (vendita al dettaglio o commerciale) per cui utilizzerai i modelli associati.

  • Il volume di indagini che ti aspetti in base ai modelli:

    Specifica partyInvestigationsPerPeriodHint. Questi dati vengono utilizzati per la messa a punto, l'addestramento e il backtest del motore per garantire che l'AI per l'antiriciclaggio offra prestazioni in linea con il volume mensile delle indagini.

Output del tuning del motore

La messa a punto del motore genera una risorsa EngineConfig, che può essere utilizzata per creare una risorsa Model.

I metadati di configurazione del motore contengono le seguenti metriche. In particolare, queste metriche mostrano quanto segue:

  • Miglioramento delle prestazioni previsto dall'ottimizzazione del motore rispetto all'utilizzo degli iperparametri predefiniti

  • Misure che possono essere utilizzate per valutare la coerenza del set di dati (ad esempio, confrontando i valori mancanti delle famiglie di funzionalità di operazioni diverse)

Nome metrica Descrizione della metrica Valore di esempio della metrica
ExpectedRecallPreTuning Metrica Recall misurata su un set di test quando si utilizzano iperparametri predefiniti della versione del motore.

Questa misurazione del richiamo presuppone il numero di indagini al mese specificato in partyInvestigationsPerPeriodHint. 

{
  "recallValues": [
    {
      "partyInvestigationsPerPeriod": 5000,
      "recallValue": 0.72,
      "partiesCount": 100,
      "identifiedPartiesCount": 72,
      "scoreThreshold": 0.42,
    },
  ],
}
ExpectedRecallPostTuning Metrica Recall misurata su un set di test quando si utilizzano iperparametri ottimizzati.

Questa misurazione del richiamo presuppone il numero di indagini al mese specificato in partyInvestigationsPerPeriodHint. 

{
  "recallValues": [
    {
      "partyInvestigationsPerPeriod": 5000,
      "recallValue": 0.80,
      "partiesCount": 100,
      "identifiedPartiesCount": 80,
      "scoreThreshold": 0.43,
    },
  ],
}
Valori mancanti

Percentuale di valori mancanti in tutte le funzionalità di ogni famiglia di funzionalità.

Idealmente, tutte le famiglie di funzionalità di AI per l'antiriciclaggio dovrebbero avere un valore di Missingness vicino a 0. Potrebbero verificarsi eccezioni in cui i dati sottostanti a queste famiglie di funzionalità non sono disponibili per l'integrazione.

Una variazione significativa di questo valore per qualsiasi famiglia di funzionalità tra l'ottimizzazione, l'addestramento, la valutazione e la previsione può indicare un'incoerenza nei set di dati utilizzati. 

{
  "featureFamilies": [
    {
      "featureFamily": "unusual_wire_credit_activity",
      "missingnessValue": 0.00,
    },
    ...
    ...
    {
      "featureFamily": "party_supplementary_data_id_3",
      "missingnessValue": 0.45,
    },
  ],
}

Come adottare una versione del motore senza riadattamento

Per riutilizzare gli iperparametri di una configurazione del motore precedente, consulta la sezione Crea una configurazione del motore che eredita gli iperparametri (nella pagina Crea e gestisci le configurazioni del motore). In particolare, devi selezionare quanto segue:

  • Tipo di origine degli iperparametri:seleziona INHERITED come hyperparameterSourceType. Se non specifichi il tipo di origine, il tipo di origine degli iperparametri viene impostato su TUNING per consentire la compatibilità con le versioni precedenti.
  • Origine iperparametri:specifica il nome risorsa completo della configurazione del motore di origine nell'oggetto hyperparameterSource. Gli output della configurazione del motore di origine vengono utilizzati per la nuova configurazione del motore. La configurazione del motore di origine deve essere stata creata con una versione precedente del motore all'interno della stessa versione del motore di ottimizzazione che stai utilizzando ora.
  • Versione del motore da utilizzare per la configurazione del motore: Seleziona una versione del motore che corrisponda al settore di attività (vendita al dettaglio o commerciale) per i modelli che vuoi utilizzare. Se ereditano gli iperparametri, la linea di business deve corrispondere a quella utilizzata per l'origine degli iperparametri.

Output e derivazione durante l'ereditarietà

L'ereditarietà degli iperparametri da un'altra versione del motore crea una risorsa EngineConfig che può essere utilizzata per creare una risorsa Model utilizzando gli iperparametri della configurazione del motore di origine.

Per la derivazione, i seguenti campi della risorsa EngineConfig vengono impostati come segue quando vengono ereditati gli iperparametri da un'altra configurazione del motore:

  • hyperparameterSourceType: INHERITED
  • hyperparameterSource: La configurazione del motore utilizzata come origine dell'iperparametro
  • tuning: Oggetto tuning originale, incluso il riferimento al set di dati utilizzato per l'ottimizzazione originale del motore (primaryDataset) e l'ora più recente da cui sono stati utilizzati i dati per generare funzionalità per l'addestramento (endTime)
  • performanceTarget: oggetto performanceTarget originale, incluso il volume di indagini previsto in base ai modelli specificati (partyInvestigationsPerPeriodHint)
  • Metadati di configurazione del motore dalla messa a punto originale del motore