Data Science Workspace UIでのモデルのスコアリング

Adobe Experience Platform Data Science Workspaceのスコアリングは、既存のトレーニング済みモデルに入力データを入力することで実現できます。 次に、スコアリング結果が保存され、新しいバッチとして指定した出力データセットで表示可能になります。

このチュートリアルでは、Data Science Workspace ユーザーインターフェイスでモデルをスコアリングするために必要な手順を示します。

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、トレーニング済みのモデルが必要です。 トレーニング済みモデルがない場合は、続行する前に、『UI でのモデルのトレーニングと評価』チュートリアルに従ってください。

新しいスコアリングの実行の作成

スコアリングの実行は、以前に完了し評価されたトレーニングの実行の最適化された設定を使用して作成されます。 モデルの最適な設定のセットは、通常、トレーニングの実行評価指標を見直すことで決定されます。

最も最適なトレーニング実行を見つけて、その設定をスコアリングに使用します。 次に、名前に添付されているハイパーリンクを選択して、目的のトレーニング実行を開きます。

トレーニング実行​評価 タブから、画面の右上にある「スコア」を選択します。 新しいスコアリングワークフローが開始されます。

入力スコアリングデータセットを選択し、次へ​を選択します。

出力スコアリングデータセットを選択します。これは、スコアリング結果が保存される専用の出力データセットです。 選択を確認し、次へ​を選択します。

ワークフローの最後の手順では、スコアリング実行を設定するよう求められます。これらの設定は、スコアリング実行のモデルで使用されます。
モデルの作成中に設定された継承パラメーターは削除できないことに注意してください。継承されていないパラメーターを編集または元に戻すには、値をダブルクリックするか、エントリの上にマウスポインターを置いたまま元に戻すアイコンを選択します。

スコアリング設定を確認して確認し、完了​を選択して、スコアリング実行を作成および実行します。 「スコアリング実行」タブに移動し、保留中 ステータスの新しいスコアリング実行が表示されます。

スコアリング実行は、次のいずれかのステータスで表示できます。

ステータスは自動的に更新されます。 ステータスが​ 完了 ​または​ 失敗 ​の場合は、次の手順に進みます。

スコアリング結果の表示

スコアリング結果を表示するには、まずトレーニング実行を選択します。

トレーニング実行​評価 ページにリダイレクトされます。 トレーニング実行の評価ページの上部にある「スコアリング実行」タブを選択して、既存のスコアリング実行のリストを表示します。

次に、スコアリング実行を選択して、実行の詳細を表示します。

選択したスコアリング実行のステータスが「完了」または「失敗」の場合、アクティビティログの表示 リンクが使用可能になります。 スコアリング実行が失敗した場合、実行ログは、失敗の理由を判断するための有用な情報を提供できます。 実行ログをダウンロードするには、「アクティビティログを表示」を選択します。

アクティビティログの表示 ポップオーバーが表示されます。 関連するログを自動的にダウンロードするURLを選択します。

また、スコアリング結果データセットのプレビュー​を選択して、スコアリング結果を表示することもできます。

出力データセットのプレビューが提供されます。

スコアリング結果の完全なセットについては、右側の列にある「スコアリング結果データセット」リンクを選択します。

次の手順

このチュートリアルでは、Data Science Workspaceでトレーニングされたモデルを使用してデータをスコアリングする手順について説明しました。 UI でモデルをサービスとして公開する方法のチュートリアルに従って、組織内のユーザーが機械学習サービスに簡単にアクセスしてデータをスコアリングできるようにします。