Data Science Workspace UIでのモデルのスケジュール

Adobe Experience Platform Data Science Workspaceでは、機械学習サービスでスケジュールされたスコアリングとトレーニング実行を設定できます。 トレーニングとスコアリングのプロセスを自動化することで、データ内のパターンを追跡し、サービスの効率性を継続的に維持および向上できます。

このチュートリアルでは、​ サービスギャラリーを通じて、既存のサービスに対するトレーニングとスコアリングスケジュールを設定する手順について説明します。 チュートリアルは以下の主な節に分かれています。

はじめに

このチュートリアルを完了するには、Experience Platformへのアクセス権が必要です。 Experience Platformの組織にアクセスできない場合は、続行する前にシステム管理者にお問い合わせください。

このチュートリアルには、既存のサービスが必要です。 アクセス可能なサービスがない場合は、​ サービスとしてのモデルの公開のチュートリアルに従って、サービスを作成できます。

スコアリングののスケジュール設定 configure-scheduled-scoring

モデルスコアリングは、スケジュールに基づいて自動処理されるように設定できます。 サービスを作成したら、次の手順に従ってスコアリングスケジュールを設定および適用できます。

Adobe Experience Platformで、左側のナビゲーション列にある「サービス」タブを選択して、Service Gallery​にアクセスします。 スコアリングの実行をスケジュールするサービスを見つけ、開く​を選択して、概要 ページを表示します。

概要ページに、サービスのスコアリング情報が表示されます。 スコアリングスケジュールを設定するには、「スケジュールを更新」リンクを選択します。

スコアリングスケジュールの頻度、開始日、終了日、入力データセットおよび出力データセットを設定します。 設定に問題がなければ、作成​を選択して、サービスのスコアリングスケジュールを更新します。

更新されたスコアリングスケジュールは、サービスの​概要 ページに表示されます。

スケジュール済みトレーニングの設定 configure-scheduled-training

サービスで実行されるスケジュールされたトレーニングを設定すると、マシンラーニングモデルが最新のデータパターンに更新されます。 スケジュールされたトレーニングの実行が完了するたびに、結果として得られるトレーニング モデルを使用して、次にスケジュールされたトレーニングの実行までサービスを強化します。

サービスを作成したら、次の手順に従ってトレーニングスケジュールを設定および適用できます。

Adobe Experience Platformで、左側のナビゲーション列にある「サービス」タブを選択して、サービスギャラリー​にアクセスします。 トレーニングの実行をスケジュールするサービスを見つけ、開く​を選択して、概要 ページを表示します。

概要ページには、サービスのトレーニング情報が表示されます。 「スケジュールを更新」リンクを選択して、トレーニングスケジュールを設定します。

トレーニングスケジュールに使用する頻度、開始日、終了日、入力データセットを設定します。 設定に問題がなければ、作成​を選択して、サービスのトレーニングスケジュールを更新します。

更新されたトレーニング スケジュールは、サービスの​概要 ページに表示されます。

次の手順

このチュートリアルに従うことで、サービスでの自動トレーニングとスコアリングの実行を正常にスケジュールし、Data Science Workspace チュートリアル UI ワークフローを完了しました。 まだ実行していない場合は、​ チュートリアルの再起動を検討し、API ワークフローに従ってモデルを作成、トレーニング、スコアリング、公開します。