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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