8.4 통찰력의 채점 및 소비

이제 추천 모델을 사용해 테스트하고 최적의 실행을 결정했으므로 모델을 평가하여 제품 추천을 생성할 수 있습니다.

Adobe Experience Platform에 로그인하는 URL은 다음과 같습니다. https://experience.adobe.com/platform

8.4.1 - 레서피 기반 모델 점수 지정

모델을 교육한 후에는 모델을 사용하여 점수를 매길 수 있으며, 이와 같이 타깃팅을 통해 활성화할 수 있는 모델 빌드 권장 사항을 만들 수 있습니다.

점수를 시작하려면 교육 실행 1을 클릭하여 다시 엽니다.

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교육 실행 1을 열면 교육 실행에 대한 전체 개요를 볼 수 있습니다.

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점수를 매기려면 화면 오른쪽 상단 모서리에 있는 + 점수 단추를 클릭해야 합니다.

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다음 단계에서 입력 데이터 세트를 다시 선택해야 합니다. 선택합시다 Demo System - Event Dataset for Recommendations Model Input (Global v1.1).

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입력 데이터 세트를 선택한 후 다음을 클릭합니다.

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다음 단계에서는 플랫폼을 통해 결과를 출력할 데이터 세트를 선택해야 합니다. 이 경우 를 선택합니다 Demo System - Profile Dataset for ML Predictions (Global v1.1).

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출력 데이터 세트를 선택한 후 다음을 클릭합니다.

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다음 화면에는 모델의 구성 매개 변수가 표시됩니다.

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모델의 구성 매개변수를 업데이트한 후 마침(Finish)을 클릭합니다.

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이제 점수 실행이 만들어지고 상태가 [대기 중]으로 지정됩니다.

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그리고 1-2분 후, 채점 실행 상태가 수료로 변경됩니다.

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마지막으로 결과를 미리 보기로 하죠. 점수 실행 1을 클릭합니다.

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그런 다음 미리 보기 채점 결과 데이터 세트를 클릭합니다.

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다음 단계: 요약 및 이점

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