8.4 Score et consommation des connaissances

Maintenant que nous avons expérimenté notre modèle de recommandations et que nous avons déterminé l'exécution optimale, nous pouvons passer à la notation du modèle pour générer des recommandations de produits.

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8.4.1 - Score d'un modèle basé sur une recette

Après la formation d’un modèle, nous pouvons utiliser le modèle pour marquer et, en tant que tel, obtenir des recommandations de génération de modèle qui peuvent être activées par le ciblage.

Pour début du score, réouvrons la Course de formation 1 en cliquant dessus.

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Après avoir ouvert la session de formation 1, vous verrez un aperçu complet de la session de formation.

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Pour marquer des points, vous devez cliquer sur le bouton + Score dans le coin supérieur droit de votre écran.

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Dans l’étape suivante, vous devez à nouveau sélectionner un jeu de données d’entrée. Choisissons le Demo System - Event Dataset for Recommendations Model Input (Global v1.1).

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Après avoir sélectionné le jeu de données d’entrée, cliquez sur Suivant.

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Dans l’étape suivante, vous devez sélectionner un jeu de données pour lequel la plateforme produira des résultats. Dans ce cas, sélectionnez le Demo System - Profile Dataset for ML Predictions (Global v1.1).

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Après avoir sélectionné le jeu de données de sortie, cliquez sur Suivant.

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Dans l'écran suivant, vous verrez les paramètres de configuration du modèle.

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Après avoir mis à jour les paramètres de configuration du modèle, cliquez sur Terminer.

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Une exécution de score est maintenant créée et a le statut En attente.

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Et 1 à 2 minutes plus tard, l’état de la série de scores devient Terminé.

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Et pour finir, prévisualisation les résultats. Cliquez sur Score Run 1

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Cliquez ensuite sur le jeu de données des résultats du score de Prévisualisation.

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Étape suivante : Résumé et avantages

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