8.3 Modellschulung und -erprobung

So haben Sie Ihre Daten vorbereitet, Ihr Modell verfasst und verpackt, um es als Rezept im Maßstab zu testen. Nun lassen Sie uns fortfahren und das Modell trainieren und testen.

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8.3.1 - Führen Sie ein auf einem Rezept basierendes Modell aus.

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Datenaufnahme

Bevor Sie fortfahren, müssen Sie eine Sandbox auswählen. Die auszuwählende Sandbox hat den Namen --aepSandboxId--. Klicken Sie dazu auf den Text Produktions-Prod in der blauen Zeile oben auf Ihrem Bildschirm.

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Nachdem Sie die entsprechende Sandbox ausgewählt haben, sehen Sie die Änderung des Bildschirms, und jetzt befinden Sie sich in Ihrer eigenen Sandbox.

Datenaufnahme

Klicken Sie im linken Menü auf Modelle.

In dieser Übung verwenden Sie das Rezept, das Sie im vorherigen Abschnitt erstellt haben, um Produktempfehlungen abzugeben.
Klicken Sie im oberen Menü auf Rezepte.

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In Rezepten finden Sie mehrere Rezepte. Suchen Sie nach Ihrem eigenen Rezept in der Liste, das benannt werden sollte ldapRecommendations.

Klicken Sie auf Ihr ldapRecommendations Rezept, um es zu öffnen.

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Sie müssen jetzt ein eigenes Modell erstellen, das auf dem ldapRecommendations Rezept basiert.
Klicken Sie dazu auf die Schaltfläche Modell erstellen .

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Zur Schulung dieses Modells müssen Sie ihm ein Eingabedataset bereitstellen. In unserem Fall haben Sie Daten für diesen Eingabedatensatz in 1 generiert und der Eingabedatensatz enthält jetzt Informationen zu Produkteinkaufsdaten.
Der zu verwendende Datensatz wird als Demo System - Event Dataset for Recommendations Model Input (Global v1.1). Wählen Sie es aus der Liste aus.

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Klicken Sie auf Weiter, um fortzufahren.

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Im nächsten Schritt müssen Sie einen Namen für Ihr Modell definieren. Als Benennungsregel sollten wir Folgendes verwenden: ldap - Recommendations Model und ersetzen Sie ldap durch Ihren ldap.

Beispiel: für ldap vangeluwwird der Name vangeluw - Recommendations Model.

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Sie können das Modell auch übermäßig anpassen, indem Sie die Modellkonfiguration ändern. Dazu können Sie die Anzahl der Empfehlungen und den Stichprobenanteil ändern.

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Wenn Sie die Konfigurationsparameter des Modells aktualisieren möchten, klicken Sie bei gedrückter Dublette auf einen der Parameter und geben Sie einen neuen Wert ein.

Zum Beispiel hätte ich gerne 3 Empfehlungen mit einer Stichprobenfraktion von 0,8.

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Nachdem Sie diese Werte geändert haben, klicken Sie auf Fertig stellen , um Ihre Konfiguration abzuschließen.

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Nach einigen Sekunden kehren Sie zur Modellseite zurück, auf der ein Schulungslauf 1 mit dem Status Ausstehend angezeigt wird. Der Prozess zum Abschluss des Trainings kann über 5 Minuten dauern.

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Nach 1-2 Minuten ändert sich der Status des Schulungslaufs in Wird ausgeführt.

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Und 1-2 Minuten später ändert sich der Status des Schulungslaufs in Abschließen.

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Nach Abschluss des Schulungslaufs sehen Sie eine Reihe von Metriken, die die Qualität der Ausführung angeben:

  • Rückruf wird auch als "True Positive Rate"und auch als Sensitivität bezeichnet: Wenn das tatsächliche Ergebnis Ja war, wie oft hat das Modell dann Ja vorhergesagt?

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  • Präzision : Wenn das Modell Ja vorhersagt, wie oft ist es korrekt?

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Die Schulung eines Modells erfordert mehr als eine Ausführung. Alle Schulungsläufe werden auf dieser Seite angezeigt und Sie können ihre Ergebnisse vergleichen, sodass Sie entscheiden können, welche am erfolgreichsten ist.

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Nachdem wir Ihr Modell trainiert haben, sollten wir es jetzt in der nächsten Übung bewerten.

Nächster Schritt: 8.4 - Bewertung und Verbrauch von Insight

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