Pianificare un modello in Data Science Area di lavoro interfaccia
NOTEAdobe Experience Platform Data Science Workspace consente di impostare il punteggio pianificato e le esecuzioni di formazione su un servizio di apprendimento automatico. L’automazione del processo di formazione e valutazione consente di mantenere e migliorare l’efficienza di un servizio nel tempo, tenendo il passo con i modelli all’interno dei dati.
Questo tutorial illustra i passaggi necessari per configurare le pianificazioni di formazione e punteggio su un servizio esistente tramite la Galleria servizi. È suddiviso nelle seguenti sezioni principali:
Introduzione
Per completare questa esercitazione, è necessario disporre di accesso a Experience Platform. Se non si dispone di accesso a un'organizzazione in Experience Platform, si prega di parlare con l'amministratore di sistema prima di procedere.
Questo esercitazione richiede un servizio esistente. Se non si dispone di un servizio accessibile con cui lavorare, è possibile crearne uno seguendo la esercitazione per la pubblicazione di un modello come servizio.
Configurare il punteggio pianificato
Il punteggio modello può essere configurato per essere un processo automatizzato su base pianificata. Dopo aver creato un servizio, puoi seguire i passaggi seguenti per configurare e applicare una pianificazione di punteggio:
In Adobe Experience Platform, selezionare la scheda Servizi nella colonna di navigazione a sinistra per accedere a Service Gallery. Trova il servizio su cui vuoi pianificare l'esecuzione del punteggio e seleziona Apri per visualizzarne la pagina Panoramica.
Nella pagina Panoramica vengono visualizzate le informazioni sul punteggio del servizio. Seleziona il collegamento Aggiorna pianificazione per configurare una pianificazione di punteggio.
Configura la frequenza, la data di inizio, la data di fine, il set di dati di input e il set di dati di output per la pianificazione di punteggio. Una volta completate le configurazioni, selezionare Crea per aggiornare la pianificazione del punteggio del servizio.
La pianificazione del punteggio aggiornata viene visualizzata nella pagina Panoramica del servizio.
Configurare training pianificate
La configurazione delle training pianificate eseguite in un servizio garantisce che il modello di Machine Learning venga aggiornato ai modelli di dati più recenti. Ogni volta che viene completata un'esecuzione di training pianificata, il modello addestrato risultante viene utilizzato per alimentare il servizio fino alla successiva esecuzione di training pianificata.
Una volta creato un servizio, è possibile seguire i passaggi seguenti per configurare e applicare un training programmare:
In Adobe Experience Platform, seleziona la scheda Servizi nella colonna di navigazione a sinistra per accedere alla Raccolta servizi. Trova il servizio su cui vuoi pianificare l'esecuzione del corso di formazione e seleziona Apri per visualizzarne la pagina Panoramica.
Nella pagina Panoramica vengono visualizzate le informazioni sulla formazione del servizio. Seleziona il collegamento Aggiorna pianificazione per configurare una pianificazione di formazione.
Configura la frequenza, la data di inizio, la data di fine e il set di dati di input utilizzati per la pianificazione dell’apprendimento. Una volta completate le configurazioni, selezionare Crea per aggiornare la pianificazione di formazione del servizio.
La pianificazione aggiornata dei corsi di formazione è visualizzata nella pagina Panoramica del servizio.
Passaggi successivi
Seguendo questa esercitazione, si sono pianificate correttamente le training automatizzate e le esecuzioni di punteggio su un servizio e completato il Data Science Workspace esercitazione interfaccia workflow. Se non l'hai già fatto, prendi in considerazione il riavvio del esercitazione e seguire l'API workflow per creare, addestrare, assegnare un punteggio e pubblicare un modello.
Experience Platform
- Panoramica di Data Science Workspace
- Accesso e funzioni di Data Science Workspace
- Descrizione dettagliata di Data Science Workspace
- JupyterLab
- API di apprendimento automatico Sensei
- Ricette predefinite
- Authoring del modello
- Esercitazioni modello e ricetta
- Guida alla risoluzione dei problemi
- Riferimento API
- Note sulla versione della piattaforma