Customer AI affiche des erreurs lorsque la formation, la notation et la configuration des modèles échouent. Dans le Instances de service , une colonne pour DERNIÈRE EXÉCUTION affiche l’un des messages suivants : Succès, Problème de formation, et En échec.
Dans le cas où En échec ou Problème de formation s’affiche, vous pouvez sélectionner l’état d’exécution pour ouvrir un panneau latéral. Le panneau latéral contient votre État de la dernière exécution et Détails de la dernière exécution. Détails de la dernière exécution contient des informations sur les raisons de l’échec de l’exécution. Dans le cas où Customer AI ne peut pas fournir de détails sur votre erreur, contactez l’assistance avec le code d’erreur fourni.
Les erreurs de chargement en mode incognito de Google Chrome sont présentes en raison des mises à jour apportées aux paramètres de sécurité du mode incognito de Google. Le problème est en cours de traitement avec Chrome pour faire d’experience.adobe.com un domaine de confiance.
Pour résoudre ce problème, vous devez ajouter experience.adobe.com en tant que site pouvant toujours utiliser des cookies. Commencez par accéder à chrome://settings/cookies. Faites ensuite défiler l’écran jusqu’à la Comportements personnalisés , puis sélectionnez Ajouter en regard de "sites pouvant toujours utiliser des cookies". Dans la fenêtre contextuelle qui s’affiche, effectuez un copier-coller [*.]experience.adobe.com
sélectionnez ensuite le Inclusion de cookies tiers sur ce site. Une fois l’opération terminée, sélectionnez Ajouter et rechargez Customer AI dans incognito.
Si vous recevez l’erreur "La qualité du modèle est médiocre. Nous vous recommandons de créer une application avec la configuration modifiée.". Suivez les étapes recommandées ci-dessous pour résoudre les problèmes.
"La qualité du modèle est médiocre" signifie que la précision du modèle n’est pas comprise dans une plage acceptable. Customer AI n’a pas pu créer de modèle fiable et AUC (zone sous la courbe de ROC) < 0,65 après la formation. Pour corriger l’erreur, il est recommandé de modifier l’un des paramètres de configuration et de relancer l’entraînement.
Commencez par vérifier l’exactitude de vos données. Il est important que vos données contiennent les champs nécessaires à votre résultat prédictif.
Si vos données ne semblent pas poser problème, essayez de modifier la condition d'éligibilité de la population pour restreindre le modèle à certains profils (par exemple, _experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar142
existe dans les 56 derniers jours). Cela limite la population et la taille des données utilisées dans la fenêtre d'apprentissage.
Si la limitation de la population éligible n’a pas fonctionné ou n’est pas possible, modifiez votre fenêtre de prédiction.