모든 사용자는 아직 실시간 머신 러닝을 사용할 수 없습니다. 이 기능은 알파에 있으며 여전히 테스트되고 있습니다. 이 문서는 변경될 수 있습니다.
실시간 머신 러닝을 활용하려면, Adobe Experience Platform 및 으로 제공되는 조직에 액세스해야 합니다 Data Science Workspace. 또한 트레이닝 및 점수 매기용으로 전체 데이터 세트를 사용해야 합니다.
실시간 머신 러닝 가이드는 Python 3, Jupiter 노트북 , 데이터 과학 및 머신 러닝에 대한 실무 이해를 필요로 합니다.
주요 약관:
실시간 머신 러닝을 사용하려면 데이터 세트에 액세스할 수 있어야 합니다. 외부 데이터 세트를 사용하여 사용자 JupyterLab 환경에 업로드하거나, 아직 설정하지 않은 경우 플랫폼 내에서 새로운 데이터 세트를 만들 수 있습니다.
이미 사용할 데이터 세트를 가지고 있는 경우 다음 단계로 건너뛸 수 있습니다.
환경에 데이터 업로드와 같은 외부 데이터 세트를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 노트북을 사용하여 데이터 JupyterLab 분석에 대한 자습서를 참조하십시오 .
실시간 시스템 학습에서 사용할 데이터 세트를 새로 만들려면 데이터 세트에 대한 데이터 스키마가 필요합니다. 그런 다음 만든 스키마를 사용하여 데이터를 인제스트해야 합니다. 다음 자습서를 사용하여 데이터 세트를 만들고 채울 수 있습니다. Platform
실시간 머신 러닝을 위한 데이터를 준비했다면 실시간 머신 러닝 노트북 사용 안내서를 참조하여 ONNX 모델을 만들고 Real-time Machine Learning model store에 업로드하는 방법을 알아보십시오.