En esta página se describe cómo preparar los conjuntos de datos necesarios para generar resultados de predicción.
Antes de empezar
Antes de empezar, necesitas lo siguiente:
- Un modelo
- Para registrar a todas las partes que aparecen en el conjunto de datos que vas a usar para hacer predicciones,
Crear un conjunto de datos para predicciones
Puedes crear predicciones con un conjunto de datos que ya tengas (por ejemplo, el que has usado para hacer pruebas retrospectivas). Sin embargo, en un entorno de producción, te recomendamos que crees un conjunto de datos para cada ejecución de predicción:
- Como cliente, eres responsable de todo el seguimiento del linaje del conjunto de datos al modelo. Para asegurarte de que los datos no cambien, te recomendamos que crees una instantánea de tabla de BigQuery de tus tablas de BigQuery después de que superen la validación de datos y que hagas referencia a la instantánea en el conjunto de datos de IA de AML. Si haces referencia a tablas que se actualizan con regularidad, las operaciones de IA de AML leen las tablas de BigQuery cada vez que una operación usa el conjunto de datos de IA de AML, por lo que los cambios en las tablas de BigQuery subyacentes podrían afectar a la optimización, el entrenamiento, las pruebas retrospectivas y las predicciones.
- Sigue las instrucciones de la sección Preparar datos para la IA de AML para preparar tus tablas de BigQuery y, a continuación, crea un conjunto de datos de IA de AML independiente para la predicción con las tablas de las que has creado una instantánea en el paso 1. Para crear los conjuntos de datos y las tablas de BigQuery, puedes usar los comandos de Preparar conjuntos de datos y tablas de BigQuery.
Preparar los destinos de salida
La IA de AML genera resultados de predicción (puntuaciones de riesgo y explicaciones) en BigQuery cuando crea un recurso de resultados de predicción.
Antes de crear resultados de predicción, debe crear un conjunto de datos de BigQuery para estas salidas. Se puede usar cualquier conjunto de datos de BigQuery para las salidas de predicción, siempre que se hayan concedido los permisos correctos y el conjunto de datos esté en el mismo proyecto en el que se haya habilitado la API y en la misma ubicación que la instancia de AML AI.
Generar puntuaciones de riesgo y explicaciones
Ahora que tienes el conjunto de datos para la predicción, un recurso de modelo entrenado y un conjunto de datos de BigQuery para la salida, puedes crear resultados de predicción. Para ello, consulta el artículo Crear y gestionar resultados de predicciones.