8.4 Punteggio e consumo di informazioni approfondite

Ora che abbiamo sperimentato il modello di consigli e abbiamo determinato l’esecuzione ottimale, possiamo passare al punteggio del modello per generare consigli sui prodotti.

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8.4.1 - Punteggio di un modello basato su una ricetta

Dopo aver addestrato un modello, possiamo utilizzare il modello per ottenere il punteggio e, come tale, avere i consigli di generazione del modello che possono essere attivati tramite il targeting.

Per iniziare il punteggio, riapriamo Training Run 1 facendogli clic su di esso.

Dopo aver aperto Training Run 1, verrà visualizzata una panoramica completa del Training Run.

Per valutare, devi fare clic sul pulsante + Punteggio nell’angolo in alto a destra dello schermo.

Nel passaggio successivo, è necessario selezionare di nuovo un set di dati di input. Scegliamo la Demo System - Event Dataset for Recommendations Model Input (Global v1.1).

Dopo aver selezionato il set di dati di input, fai clic su Successivo.

Nel passaggio successivo, devi selezionare un set di dati a cui Platform restituisce i risultati. In questo caso, seleziona la Demo System - Profile Dataset for ML Predictions (Global v1.1).

Dopo aver selezionato il set di dati di output, fai clic su Successivo.

Nella schermata successiva vengono visualizzati i parametri di configurazione del modello.

Dopo aver aggiornato i parametri di configurazione del modello, fai clic su Fine.

A Esecuzione del punteggio viene ora creato e ha uno stato In sospeso.

E 1-2 minuti dopo, lo stato dell’esecuzione del punteggio verrà modificato in Completa.

E infine, vediamo in anteprima i risultati. Fai clic su Punteggio 1

Fai clic su Anteprima del set di dati dei risultati del punteggio.

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