予測インテリジェンス の構成

ソリューション定義をトレーニング、テスト、および監視するために、 予測インテリジェンス ソリューション定義を構成します

設定

ソリューション定義を設定する際は、次のリンクを参照してください。

• 予測インテリジェンスのデータベースビューのサポート
  データベースビューを使用して、機械学習 (ML) ソリューションの入力として 2 つ以上のテーブルを結合します。
• 予測インテリジェンスの構成ヒント
  ソリューショントレーニングおよびソリューション予測中に問題が発生した場合は、次の提案された解決策に従ってください。
• カスタムストップワードリストの作成
  トレーニングおよび予測中にシステムが無視する一般的な単語を除外します。
• ワードコーパスの作成
  テキストの類似性に基づいてインスタンスレコードを比較するためにシステムが使用する語彙として機能する単語とフレーズのコレクションを構築します。ワードコーパスは、機械学習システムに理解してもらいたい辞書と考えることができます。
• 予測インテリジェンスのクイックスタートテスト
  アップグレードの適用やアプリケーションの開発などの構成変更を行った後も、予測インテリジェンス が変わらず正常に動作するかを検証します。自分のインスタンスに固有のデータを使用するときは、それが成功するように、これらのクイックスタートテストをコピーしてカスタマイズします。
• ソリューションバージョンのアクティブ化
  予測インテリジェンス は、ソリューションのトレーニングが完了したときに、最新バージョンのソリューションをアクティブ化します。ただし、以前にトレーニングされたソリューションバージョンをアクティブ化することはできます。一度にアクティブにできるソリューションバージョンは 1 つだけで、予測を行うときはアクティブなバージョンのみが使用されます。
• トレーニング済みソリューションの本番環境へのエクスポート
  ML ソリューションを非本番インスタンスで繰り返し改良してテストし、更新セットを使用して変更を本番インスタンスにエクスポートします。この方法により、本番インスタンスでソリューションを再トレーニングするリスクが軽減されます。
• ML ソリューションの詳細設定
  予測インテリジェンス機械学習 (ML) ソリューションの詳細設定について説明します。分類、クラスタリング、類似性、および回帰機能にオプションのテクノロジーとアルゴリズムを適用します。