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.

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

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

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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).

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

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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).

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

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

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

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

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

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

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

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