8.4インサイトのスコアリングと消費

レコメンデーションモデルを試し、最適な実行を決定したので、次にモデルのスコアリングに移り、商品レコメンデーションを生成できます。

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8.4.1 — 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が終わったら、モデルを使用してスコアを計算し、そのために、ターゲット設定を通じてアクティブ化できるモデルビルドレコメンデーションを作成するようにします。

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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トレーニングの実行1を開くと、トレーニングの実行の完全な概要が表示されます。

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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。 選ぼう Demo System - Event Dataset for Recommendations Model Input (Global v1.1)。

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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、を選択し Demo System - Profile Dataset for ML Predictions (Global v1.1)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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次の画面に、モデルの設定パラメータが表示されます。

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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」になりました。

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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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次の手順： 概要と利点

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