8.4 Pontuação e consumo de insights

Agora que testamos nosso modelo de recomendações e determinamos a execução ideal, podemos passar para a pontuação do modelo para gerar recomendações de produtos.

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8.4.1 - Pontuar um modelo com base em uma receita

Depois de treinar um modelo, podemos usar o modelo para pontuar e, como tal, fazer com que o modelo crie recomendações que podem ser ativadas por meio da definição de metas.

Para a pontuação dos start, reabra a Execução de treinamento 1 clicando nela.

Após abrir a Execução de treinamento 1, você verá uma visão geral completa da Execução de treinamento.

Para marcar, clique no botão + Pontuação no canto superior direito da tela.

Na próxima etapa, é necessário selecionar novamente um Conjunto de dados de entrada. Vamos escolher o Demo System - Event Dataset for Recommendations Model Input (Global v1.1).

Depois de selecionar o conjunto de dados de entrada, clique em Avançar.

Na próxima etapa, é necessário selecionar um conjunto de dados para o qual a Plataforma produzirá resultados. Nesse caso, selecione o Demo System - Profile Dataset for ML Predictions (Global v1.1).

Depois de selecionar o conjunto de dados de saída, clique em Avançar.

Na próxima tela, você verá os parâmetros de Configuração do modelo.

Depois de atualizar os parâmetros de Configuração do Modelo, clique em Concluir.

Uma Execução de Pontuação agora é criada e tem um status Pendente.

E 1 a 2 minutos depois, o status da Execução de Pontuação será alterado para Concluído.

E finalmente, vamos pré-visualização nos resultados. Clique em Pontuação Executar 1

Em seguida, clique no Conjunto de Dados de Resultados da Pontuação de Pré-visualização.

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