Machine Learning-Workflow

Ein typischer Machine Learning-Workflow umfasst folgende Schritte, die in mindestens einem Datenfluss ausgeführt werden:

1. Greifen Sie über andere Spectrum-Module, z. B. Data Integration, auf die Daten zu.
2. Bereiten Sie die Daten mit Schritten aus anderen Spectrum-Modulen vor, z. B. denen im Data Integration-, im Data Quality- und im Core-Modul.
3. Passen Sie ein Machine Learning-Modell an, führen Sie den Datenfluss aus und überprüfen Sie anschließend die Inhalte auf der Registerkarte „Modellausgabe“ im Modellschritt. Anschließend können Sie das Modell bei Bedarf anpassen und den Datenfluss erneut ausführen. Im Anschluss müssen Sie die vollständige Ausgabe der Modellbewertung im Tool für die „Machine Learning“-Modellverwaltung überprüfen. Sie können jeweils ein Modell überprüfen oder zwei Modelle miteinander vergleichen.
4. (Optional) Wenn das Modell für die Bewertung von Daten verwendet wird, müssen Sie das Modell im Tool für die „Machine Learning“-Modellverwaltung verfügbar machen. Mit diesem Tool wird das Modell für den „Java Model Scoring“-Schritt zur Verfügung gestellt.
   1. Erstellen Sie mithilfe der oben beschriebenen Schritte 1 – 2 einen Spectrum™ Technology Platform-Datenfluss, und ersetzen Sie Schritt 3 dann durch den „Java Model Scoring“-Schritt. Richten Sie diesen Datenfluss so ein, dass er im Batchmodus ausgeführt wird, um eine Datei mit Modellbewertungen aufzufüllen, die auf aktualisierte Daten angewendet werden (die Felder, die als X-Felder oder Eingaben verwendet werden, werden in den Schritten 1– 2 als natürlicher Bestandteil des Handeltreibens aktualisiert).
   2. Verwenden Sie alternativ zum Bewerten von bedarfsgesteuerten Daten einen Webservice in Spectrum™ Technology Platform. Beispiel: Greifen Sie auf die Website zu, rufen Sie die Kunden-ID und die Modelleingaben ab, bewerten Sie diese Eingaben, und geben Sie die Bewertung an einen Prozess zurück, der Webinhalte für Ihren Kunden anpasst.
5. (Optional) Sie können Modellbewertungen auch in einer „Data Hub“-Diagrammdatenbank als Entitätseigenschaft, auf Karten oder in CES-Anwendungen bereitstellen.