最後に、最良のテストを選択して、予定されたサービスとして公開し、顧客と購入傾向を定期的にスコアします。
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。
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。
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。
左側のメニューで、「 モデル」(Models)をクリックします。
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。
「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。 レシピをクリックして開き ldapCarInsurancePropensity
ます。
前の練習で作成したモデルをクリックして開き ldap - CarInsurancePropensity Model
ます。
次の図が表示されます。
「公開」ボタン +をクリックします。
その後、サービスに名前を付ける必要があります。
名前には、「 ldap
- Car Insurance Propentity Service」を使用します。
この例で、LDAPの場合、名前 vangeluw
はにする必要があり vangeluw - Car Insurance Propensity Service
ます。
「Next」をクリックします。
次の画面で、このサービスの一部として実行するトレーニング実行を選択する必要があります。
次に、「 完了」をクリックします。
これで、サービスはほぼ作成されます。 「スケジュールを 設定 」をクリックして、このサービスのスケジュールを設定します。
週末、土曜日または日曜日にサービスが実行されるようにスケジュールを設定します。 自分で時間を選べる。
次に、 スコアリングデータセット とスコアリング結果データセットを選択する必要があり ます。
ス コアリングデータセット は次のようになり Demo System - Event Dataset for Website (Global v1.1)
ます。
ス コアリング結果データセット は、次のようになり Demo System - Profile Dataset for ML Predictions (Global v1.1)
ます。
次に、「 作成」をクリックします。
これで終わりです これで、サービスが作成され、スケジュールが設定されます。
次の手順: 概要と利点