データサイエンスワークスペース UIでモデルのスコアを付ける

Adobe Experience Platform Data Science Workspace でのスコアリングは、入力データを既存のトレーニング済みモデルにフィード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のスコアを取得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 の組織にアクセスする権限がない場合は、続行する前にシステム管理者に問い合わせてください。

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 タブで、画面右上の 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。選択内容を確認し、「次へ」を選択します。

ワークフローの最後の手順で、スコアリングの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。
モデルの作成時に設定された継承された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、値を重複クリックするか、エントリにカーソルを合わせながら元に戻すアイコンを選択します。

スコアリング構成を確認して確認し、 完了 を選択してスコアリング実行を作成して実行します。 スコアリング実行 タブに移動し、保留 ​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

スコアリング結果表示には、トレーニング実行を選択して開始します。

トレーニング実行 評価 ページにリダイレクトされます。 トレーニング実行評価ページの上部付近にある「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」の場合は、「アクティビティ・ログの表示 リンクが使用可能 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の判断に役立つ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。

表示 アクティビティログ ​ポップオーバーが表示されます。関連付けられたログを自動的にダウンロードするURLを選択します。

プレビュー採点結果データセット ​を選択して、採点結果表示オプションもあります。

出力データセットのプレビューが表示されます。

スコアリング結果の完全なセットを表示するには、右側の列にある スコアリング結果のデータセット 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 でトレーニング済みの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。