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に沿って設定できます。 トレーニングとスコアリングの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、サービスの効率を時間をかけて維持および改善できます。

このチュートリアルでは、 サービスギャラリー. 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. の組織に対するアクセス権がない場合、 Experience Platform続行する前に、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、次のチュートリアルに従ってサービスを作成できます。 サービスとしてのモデルの公開.

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、 サービス 左側のナビゲーション列にあるタブで、 Service Gallery. 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見つけ、「 」を選択します。 開く 見る 概要 ページ。

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。を選択します。 スケジュールを更新 リンクをクリックして、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、「 」を選択します。 作成 サービスのスコアリングスケジュールを更新する場合。

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。

スケジュール済みトレーニングの設定

サービスでトレーニング実行をスケジュール設定すると、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は、次のスケジュール済みトレーニングの実行までサービスを強化するために使用されます。

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、 サービス 左側のナビゲーション列にあるタブで、 サービスギャラリー. 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見つけ、「 」を選択します。 開く 見る 概要 ページ。

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。 を選択します。 スケジュールを更新 トレーニングスケジュールを設定するリンク

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、「 」を選択します。 作成 サービスのトレーニングスケジュールを更新する場合。

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。

次の手順

このチュートリアルに従うことで、サービスで自動トレーニングとスコアリングの実行が正常にスケジュールされ、 Data Science Workspace tutorial UI のワークフロー まだおこなっていない場合は、 チュートリアルの再起動 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、公開をおこないます。

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