15.4レシピのトレーニングとスコアリング

レシピを作成した後、コードに再度触れることなく、レシピのトレーニングとスコアリングを行うことができるようになりました。

15.4.1レシピに基づくモデルのトレーニング

次のURLに移動してAdobe Experience Platformにログインします。 https://experience.adobe.com/platform.

ログインした後、Adobe Experience Platformのホームページに移動します。

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続行する前に、 Sandboxを選択する必要があります。 選択するサンドボックスに名前が付けられ --aepSandboxId--ます。 これを行うには、画面上の青い線で「 実稼働 」というテキストをクリックします。

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適切なサンドボックスを選択すると、画面の変更が表示され、専用のサンドボックスに移動します。

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左側のメニューで[ モデル]をクリックします。

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この練習では、事前に作成されたレシピを使用して、自動車保険の販売予測のモデルを作成します。

上部のメニューで[ レシピ]をクリックします。

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「レシピ」には、複数のレシピが表示されます。 リスト内で、名前を付ける必要のある独自のレシピを探しま ldapCarInsurancePropensityす。

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レシピをクリックして開き ldapCarInsurancePropensity ます。

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次に、レシピに基づいて独自のモデルを作成する必要があり ldapCarInsurancePropensity ます。

これを行うには、「モデルを 作成 」ボタンをクリックします。

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このモデルをトレーニングするには、入力データセットを提供する必要があります。 この例では、使用するデータセットが呼び出され Demo System - Event Dataset for Website (Global v1.1)ます。 リストから選択します。

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次へ」をクリックして次に進みます。

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次の手順では、モデルの名前を定義する必要があります。 命名規則として、次を使用します。 ldap - CarInsurancePropensity Model をldap ldap に置き換えます。

例:ldap vangeluwの場合、名前はになり vangeluw - CarInsurancePropensity Modelます。

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モデルコンフィギュレーションを変更して、モデルをハイパーチューニングすることもできます。 そのためには、 n_estimatorsmax_depthを変更するなど

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モデルの設定パラメータを更新する場合は、重複を押しながらいずれかのパラメータをクリックし、新しい値を指定します。

次に、「 Finish 」をクリックして設定を終了します。

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数秒後、モデルのホームページに戻ります。このホームページには、トレーニング実行1が表示され、ステータスは 保留中です。 トレーニングの実行を完了するプロセスには、5分以上かかる場合があります。

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1 ~ 2分後に、トレーニングの実行のステータスが「 実行中」に変わります。

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1 ~ 2分後に、トレーニング実行のステータスが 完了に変わります

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トレーニング実行が完了すると、モデルの成功度を示す精度指標が表示されます。 (トレーニングデータが不足しているため、このデモでは正確性があまり示されません)。

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モデルのトレーニングには、複数の実行が必要です。 すべてのトレーニングの実行はこのページに表示され、結果を比較できるので、どのトレーニングの実行が最も大きな成功を収めているかを判断できます。
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15.4.2レシピに基づくモデルのスコアリング

モデルのトレーニング後、モデルを使用してスコアを計算し、モデルで自動車保険の販売傾向スコアを計算し、ターゲティングを通じてアクティブ化できます。

開始スコアリングを行うには、トレーニングラン1をクリックして再度開きます。

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トレーニング実行1を開くと、トレーニング実行の完全な概要が表示され、今後は、さらにビジュアライゼーションオプションが追加されます。

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スコアを決めるには、画面の右上隅にある「 +スコア 」ボタンをクリックする必要があります。

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次の手順では、再び入力データセットを選択する必要があります。 データセットを選びまし Demo System - Event Dataset for Website (Global v1.1) ょう。

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「Input Dataset」を選択したら、「 Next」をクリックします。

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次の手順では、プラットフォームが結果を出力するデータセットを選択する必要があります。 この場合は、デー Demo System - Profile Dataset for ML Predictions (Global v1.1) タセットを選択します。

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「出力データセット」を選択した後、「 次へ」をクリックします。

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次の画面で、モデルの設定パラメータの一部を再度指定または変更できます。

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モデルの設定パラメータを更新した後、 完了をクリックします

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スコアリング実行 が作成され、ステータスが「 保留」に変わり、「 実行中」に変わります。

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1 ~ 2分後に、スコアリングの実行のステータスが 完了に変わります

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最後に結果をプレビューしましょう 「 スコアリング実行1」をクリックします。

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次に、「 プレビュースコアリング結果データセット」をクリックします。

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閉じる 」をクリックして、「プレビュースコアリング結果」ウィンドウを閉じます。

次の手順: 15.5スケジュールされたサービスとしてレシピを公開する

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