Data Science Workspace UI でのモデルのスコアリング

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 Evaluation」タブで、画面の右上にある「Score」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、Next 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、「Next」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。
モデルの作成中に設定した継承されたパラメータは削除できません。 値をダブルクリックするか、エントリの上にカーソルを置いたときに元に戻すアイコンを選択すると、継承されていないパラメーターを編集または元に戻すことができます。

スコアリング設定を確認して確認し、スコアリング実行を作成および実行する Finish を選択します。 「スコアリング」タブが表示され、Scoring Runs のステータスを持つ新しいス Pending 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 Complete または Failed 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 Evaluation 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「Scoring Runs」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、View Activity Logs の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、「View Activity Logs」を選択します。

View activity logs 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、Preview scoring results dataset を選択してスコアリング結果を表示する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については、右側の列にある「Scoring Results Dataset」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 のトレーニング済みモデルを使用してデータにスコアを付ける手順を説明しました。 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。