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  1. Überblick
    • Builders
    • Snowflake DevOps
      • Beobachtbarkeit
        • Snowpark-Bibliothek
        • Snowpark API
        • Spark workloads on Snowflake
        • Maschinelles Lernen
        • Snowflake ML
            1. Development Tools
              1. Container Runtime für ML
              2. Notebooks für Container Runtime
              3. Erste Schritte
                1. Quickstarts
                2. Prepare data
                  1. Load data
                    • Transform data (engineer features)
                      • Process data across partitions
                        • Datensets
                        • Manage and serve features
                        • Train and tune models
                          1. Train models
                            • Distributed training
                              • Train models across partitions
                                • Tune model hyperparameters
                                  • Run an experiment to compare and select models
                                    • Modeling
                                    • Manage and deploy models
                                      1. Modell-Registry
                                        • Beispiele und Quickstarts
                                          • Protokollieren von Modellen
                                            1. Verwenden von integrierten Modelltypen
                                            2. Integrieren eigener Modelltypen
                                              • Kundenspezifische Verarbeitung mit Modellen
                                                • Verwenden partitionierter Modelle
                                                  • Angeben von Modellsignaturen
                                                  • Verwalten von Modellen
                                                    • Model Serving
                                                      1. Inferenz in Snowflake Warehouse
                                                        • Model Serving in Snowpark Container Services
                                                          • Kontinuierliche Inferenz-Pipelines
                                                          • Benutzeroberfläche der Modell-Registry
                                                            • SQL-API für die Arbeit mit Modellen
                                                            • Operationalize ML workflows
                                                              1. ML Jobs
                                                              2. Create pipelines and deploy them
                                                              3. Monitor and observe models
                                                                1. Beobachtbarkeit des Modells
                                                                  • Erklärbarkeit des Modells
                                                                    • Explainability visualizations
                                                                        1. Force plots
                                                                          • Influence sensitivity plots
                                                                            • Violin plots
                                                                          • ML-Abfolge
                                                                          • Integrationen
                                                                            1. Scale an application using Ray
                                                                              • CUDA-X Libraries
                                                                              • ML-Funktionen
                                                                                • API references
                                                                            2. Snowpark Code-Ausführungsumgebungen
                                                                            3. Snowpark Container Services
                                                                            4. Funktionen und Prozeduren
                                                                            5. Protokollierung, Ablaufverfolgung und Metriken
                                                                            6. Snowflake APIs
                                                                            7. Snowflake-Python-APIs
                                                                            8. Snowflake REST APIs
                                                                            9. SQL API
                                                                            10. Apps
                                                                            11. Streamlit in Snowflake
                                                                            12. Snowflake Native App Framework
                                                                            13. Snowflake Declarative Sharing
                                                                            14. Snowflake Native SDK für Konnektoren
                                                                            15. Externe Integration
                                                                            16. Externe Funktionen
                                                                            17. Kafka- und Spark-Konnektor
                                                                            18. Snowflake Scripting
                                                                            19. Snowflake Scripting-Entwicklerhandbuch
                                                                            20. Tools
                                                                            21. Snowflake CLI
                                                                            22. Git
                                                                            23. Treiber
                                                                            24. Überblick
                                                                            25. Überlegungen zur Wiederverwendung von Sitzungen durch Treiber
                                                                              • Referenz
                                                                              • API-Referenz
                                                                                EntwicklerSnowflake MLMonitor and observe modelsExplainability visualizations

                                                                                Visualisierungen zur Erklärbarkeit von Modellen¶

                                                                                Sie können mit den Python-Visualisierungsfunktionen von Snowflake die Erklärbarkeitswerte Ihres Modells interpretieren.

                                                                                Funktionsname

                                                                                snowflake.ml.monitoring.explain_visualize.plot_force

                                                                                snowflake.ml.monitoring.explain_visualize.plot_influence_sensitivity

                                                                                snowflake.ml.monitoring.explain_visualize.plot_violin

                                                                                War diese Seite hilfreich?

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                                                                                Teilen Sie Ihr Feedback mit
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