Punteggio di un modello nell’interfaccia utente di Data Science Workspace

Il punteggio in Adobe Experience Platform Data Science Workspace può essere ottenuto inserendo i dati di input in un modello addestrato esistente. I risultati del punteggio vengono quindi memorizzati e visualizzabili in un set di dati di output specificato come nuovo batch.

Questo tutorial illustra i passaggi necessari per assegnare un punteggio a un modello nell'interfaccia utente Data Science Workspace.

Introduzione

Per completare questa esercitazione, devi avere accesso a Experience Platform. Se non si dispone dell'accesso a un'organizzazione in Experience Platform, contattare l'amministratore di sistema prima di procedere.

Questo tutorial richiede un modello addestrato. Se non disponi di un modello addestrato, segui l'esercitazione addestrare e valutare un modello nell'interfaccia utente prima di continuare.

Creare una nuova esecuzione di punteggio

Un’esecuzione di punteggio viene creata utilizzando configurazioni ottimizzate da un’esecuzione di apprendimento precedentemente completata e valutata. L’insieme di configurazioni ottimali per un modello viene in genere determinato esaminando le metriche di valutazione dell’esecuzione dell’addestramento.

Trova l’esecuzione di apprendimento più ottimale per utilizzare le sue configurazioni per il punteggio. Aprire quindi l'esercitazione desiderata selezionando il collegamento ipertestuale associato al nome.

Dalla scheda dell'esecuzione della formazione Valutazione, seleziona Punteggio in alto a destra dello schermo. Viene avviato un nuovo flusso di lavoro di assegnazione del punteggio.

Seleziona il set di dati di punteggio di input e seleziona Avanti.

Seleziona il set di dati di punteggio di output, ovvero il set di dati di output dedicato in cui vengono memorizzati i risultati del punteggio. Conferma la selezione e seleziona Avanti.

Nell’ultimo passaggio del flusso di lavoro viene richiesto di configurare l’esecuzione del punteggio. Queste configurazioni vengono utilizzate dal modello per l’esecuzione del punteggio.
Non è possibile rimuovere i parametri ereditati impostati durante la creazione dei modelli. Puoi modificare o ripristinare i parametri non ereditati facendo doppio clic sul valore o selezionando l’icona Ripristina mentre passi il puntatore sulla voce.

Rivedi e conferma le configurazioni di punteggio e seleziona Fine per creare ed eseguire l'esecuzione del punteggio. Sei indirizzato alla scheda Esecuzioni punteggio e viene visualizzata la nuova esecuzione punteggio con lo stato In sospeso.

È possibile visualizzare un’esecuzione di punteggio con uno dei seguenti stati:

Gli stati vengono aggiornati automaticamente. Procedi al passaggio successivo se lo stato è Completo o Non riuscito.

Visualizzare i risultati del punteggio

Per visualizzare i risultati del punteggio, inizia selezionando un’esecuzione di apprendimento.

Sei stato reindirizzato alla pagina delle esecuzioni del corso di formazione Valutazione. Nella parte superiore della pagina di valutazione dell'esecuzione dell'apprendimento, selezionare la scheda Esecuzioni punteggio per visualizzare una lista delle esecuzioni punteggio esistenti.

Quindi, seleziona un’esecuzione di punteggio per visualizzarne i dettagli.

Se lo stato dell'esecuzione del punteggio selezionato è "Completato" o "Non riuscito", viene reso disponibile il collegamento Visualizza registri attività. Se l’esecuzione di un punteggio non riesce, i registri di esecuzione possono fornire informazioni utili per determinare la causa dell’errore. Per scaricare i registri di esecuzione, selezionare Visualizza registri attività.

Viene visualizzato il popover Visualizza registri attività. Seleziona un URL per scaricare automaticamente i registri associati.

È inoltre possibile visualizzare i risultati del punteggio selezionando Anteprima set di dati dei risultati del punteggio.

Viene fornita un’anteprima del set di dati di output.

Per il set completo dei risultati del punteggio, seleziona il collegamento Set di dati dei risultati del punteggio nella colonna di destra.

Passaggi successivi

Questo tutorial illustra i passaggi necessari per valutare i dati utilizzando un modello addestrato in Data Science Workspace. Segui l'esercitazione su pubblicazione di un modello come servizio nell'interfaccia utente per consentire agli utenti della tua organizzazione di valutare i dati fornendo un facile accesso a un servizio di machine learning.