Data Science Workspace UIでのモデルのスケジュール
Adobe Experience PlatformData Science Workspaceでは、機械学習サービスでのスケジュール済みスコアおよびトレーニングの実行を設定できます。 トレーニングとスコアリングプロセスを自動化すると、データ内のパターンに対応し、時間をかけてサービスの効率性を維持、向上させるのに役立ちます。
このチュートリアルでは、サービスギャラリーを通じて、既存のサービスに対するトレーニングとスコアリングのスケジュールを設定する手順について説明します。 チュートリアルは以下の主な節に分かれています。
はじめに
このチュートリアルを完了するには、Experience Platformにアクセスできる必要があります。 Experience PlatformのIMS組織にアクセスできない場合は、先に進む前に、システム管理者にお問い合わせください。
このチュートリアルでは、既存のサービスが必要です。 使用するアクセス可能なサービスがない場合は、サービスとしてモデルをパブリッシュするためのチュートリアルに従って作成できます。
スコアリングののスケジュール設定
モデルスコアリングは、スケジュールに基づいて自動処理されるように設定できます。サービスを作成したら、次の手順に従ってスコアリングスケジュールを設定および適用できます。
Adobe Experience Platformで、左側のナビゲーション列にあるサービスタブを選択し、Service Galleryにアクセスします。 スコアリングの実行をスケジュールするサービスを探し、開くを選択して概要ページを表示します。
概要ページに、サービスのスコアリング情報が表示されます。「スケジュールを更新」リンクを選択して、スコアリングスケジュールを設定します。
スコアリングスケジュールの頻度、開始日、終了日、入力データセットおよび出力データセットを設定します。設定に満足したら、「作成」を選択して、サービスのスコアリングスケジュールを更新します。
更新されたスコアリングスケジュールがサービスの概要ページに表示されます。
スケジュール済みトレーニングの設定
サービス上で予定されたトレーニングを実行する設定を行うと、機械学習モデルが最新のデータパターンに更新されます。 予定されたトレーニングの実行が完了するたびに、結果のトレーニングモデルを使用して、次の予定されたトレーニングの実行までサービスに電力を供給します。
サービスを作成したら、次の手順に従ってトレーニングスケジュールを設定および適用できます。
Adobe Experience Platformで、左のナビゲーション列にある「サービス」タブを選択し、サービスギャラリーにアクセスします。 トレーニングの実行をスケジュールするサービスを探し、開くを選択して概要ページを表示します。
概要ページには、サービスのトレーニング情報が表示されます。 トレーニングスケジュールを設定するには、「スケジュールを更新」リンクを選択します。
トレーニングスケジュールに使用する頻度、開始日、終了日、入力データセットを設定します。設定が完了したら、「作成」を選択して、サービスのトレーニングスケジュールを更新します。
更新されたトレーニングスケジュールは、サービスの概要ページに表示されます。
次の手順
このチュートリアルに従うと、サービスでの自動トレーニングとスコアリングの実行を正しくスケジュールし、Data Science WorkspaceチュートリアルUIワークフローを完了できます。 まだ実行していない場合は、チュートリアル🔗を再開し、APIワークフローに従って、モデルの作成、トレーニング、スコアリング、および公開を行ってください。
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