Data Science Workspace UI でのモデルのスケジュール

Adobe Experience Platform Data Science Workspace では、機械学習サービスでスコアリングとトレーニングの実行をスケジュール設定できます。 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追いつくことで、時間をかけてサービスの効率を維持し、向上させることができます。

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、 モデルをサービスとして公開する 方法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、スコアリングの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。 スコアリング実行のスケジュールを設定するサービスを探し、「開く」を選択して、その 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、スコアリングの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。設定が完了したら、「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

サービスでスケジュールされたトレーニング実行を設定すると、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。 スケジュール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済みモデルを使用して、次のスケジュールされたトレーニングの実行までサービスを強化します。

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、左側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。 トレーニング実行のスケジュールを設定するサービスを探し、「開く」を選択して、その 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。 「スケジュールを更新」リンクを選択して、トレーニングスケジュールを設定します。

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が、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ことで、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常にスケジュールし、Data Science Workspace チュートリアル UI ワークフローを完了しました。 まだおこなっていない場合は、 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を作成、トレーニング、スコアリング、および公開することを検討してください。

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