데이터 과학 작업 공간 UI에서 모델 예약

Adobe Experience Platform Data Science Workspace에서는 기계 학습 서비스에서 예약된 점수 지정 및 교육 실행을 설정할 수 있습니다. 트레이닝 및 점수 지정 프로세스를 자동화하면 데이터 내의 패턴을 유지하여 시간 경과에 따른 서비스 효율성을 유지 관리하고 개선하는 데 도움이 됩니다.

이 자습서는 Service Gallery을(를) 통해 기존 서비스에 대한 교육 및 채점 일정을 구성하는 절차를 안내합니다. 다음과 같은 주요 섹션으로 구분됩니다.

시작하기

이 자습서를 완료하려면 Experience Platform에 대한 액세스 권한이 있어야 합니다. Experience Platform에서 IMS 조직에 액세스할 수 없는 경우 계속하기 전에 시스템 관리자에게 문의하십시오.

이 자습서에는 기존 서비스가 필요합니다. 액세스할 수 있는 서비스가 없는 경우 모델을 서비스로 게시하기 위한 튜토리얼을 따라 생성할 수 있습니다.

예약된 점수 구성

모델 채점 방식을 예약 기반으로 자동화된 프로세스로 구성할 수 있습니다. 서비스가 만들어지면 아래 절차에 따라 점수 지정 일정을 구성하고 적용할 수 있습니다.

Adobe Experience Platform에서 왼쪽 탐색 열에 있는 Services 탭을 선택하여 Service Gallery​에 액세스합니다. 점수 지정 실행을 예약할 서비스를 찾고 Open​을 선택하여 Overview 페이지를 봅니다.

개요 페이지에는 서비스의 점수 정보가 표시됩니다. 점수 지정 일정을 구성하려면 Update Schedule 링크를 선택합니다.

점수 지정 일정에 대한 빈도, 시작 날짜, 종료 날짜, 입력 데이터 세트 및 출력 데이터 세트를 구성합니다. 구성에 만족하면 Create​을 선택하여 서비스의 점수 지정 일정을 업데이트합니다.

업데이트된 점수 지정 일정은 서비스의 Overview 페이지에 표시됩니다.

예약된 교육 구성

서비스에서 예약된 교육 실행을 구성하면 컴퓨터 학습 모델이 최신 데이터 패턴으로 업데이트됩니다. 예약된 교육 실행이 완료될 때마다 다음 예약된 교육 실행이 시작되기 전까지 결과 훈련 모델을 사용하여 서비스 전원을 공급합니다.

서비스가 만들어지면 아래 절차에 따라 교육 일정을 구성하고 적용할 수 있습니다.

Adobe Experience Platform에서 왼쪽 탐색 열에 있는 Services 탭을 선택하여 Service Gallery​에 액세스합니다. 교육 실행을 예약할 서비스를 찾고 Open​을 선택하여 Overview 페이지를 봅니다.

개요 페이지에는 서비스의 교육 정보가 표시됩니다. 교육 일정을 구성하려면 Update Schedule 링크를 선택합니다.

교육 일정에 사용되는 빈도, 시작 날짜, 종료 날짜 및 입력 데이터 세트를 구성합니다. 구성에 만족하면 Create​을 선택하여 서비스의 교육 일정을 업데이트합니다.

업데이트된 교육 일정은 서비스의 Overview 페이지에 표시됩니다.

다음 단계

이 튜토리얼을 따라 서비스에서 자동 교육 및 점수 지정 실행을 예약하고 Data Science Workspace 자습서 UI 작업 과정을 완료했습니다. 아직 시작하지 않은 경우 튜토리얼을 다시 시작하고 API 워크플로우에 따라 모델을 만들고, 트레이닝하고, 점수를 매기고, 게시할 수 있습니다.

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