カスタム・アルゴリズムの作成

カスタム・アルゴリズムを作成するには、次のステップを実行します。

カスタム・アルゴリズムを作成するには:

1. 右下隅にあるOracleアイコンをクリックして、ナビゲーション・メニューを開きます。
2. 「インテリジェンス・ワークベンチ」を選択します。
3. 「アルゴリズム」タブをクリックします。
4. 「アルゴリズムの作成」をクリックします。「アルゴリズムの作成」ページが表示されます。

ステップ1: アルゴリズム詳細の定義

アルゴリズムの詳細を入力します。

アルゴリズム詳細を定義するには:

1. アルゴリズムの詳細を入力します。



• 名前: アルゴリズムの名前を入力します。

• 摘要: オプションで、摘要を入力します。

• ファミリ: ドロップダウン・リストを使用して、アルゴリズムの所属ファミリを選択します。

• 目的: アルゴリズムの目的を選択します。

  • アルゴリズムをスコアリング・モデルにのみ使用する場合は、「スコアリング」を選択します。

  • スコアリングおよびトレーニング・モデルにアルゴリズムを使用する場合は、「トレーニングおよびスコアリング」を選択します。

2. 詳細を確認し、「コード」をクリックして次のセクションに移動します。

ステップ2: アルゴリズム・コード

アルゴリズム・コードを定義するには、次の手順を実行する必要があります。

• アルゴリズム・コードをDockerイメージとしてインポートします。

• スコアリング中にロードするJSONファイルをアップロードします。

アルゴリズム・コードを定義するには:

1. Dockerイメージの詳細を入力します。



• DockerイメージURL: Dockerイメージを格納するOracle Cloud Infrastructure Registry (OCIR)またはパブリック・レジストリのURLを入力します。

• ユーザー名: URLにアクセスするための必須ユーザー名を入力します。

• パスワード: URLにアクセスするための必須パスワードを入力します。

2. ドラッグ・アンド・ドロップの「+」をクリックしてJSON形式のモデル・ファイルを選択するか、必要なファイルを「JSONファイルの添付(必須)」にドラッグします。



3. コード詳細を確認し、「属性」をクリックして次のセクションに移動します。

ステップ3: アルゴリズム属性

アルゴリズム属性を定義するには、次の手順を実行する必要があります。

• トレーニング/スコアリングの実施時にアルゴリズムの入力として使用される属性を選択します。

• アルゴリズム・スコアリングの出力として使用される属性を選択します。

入力を定義するには:

1. 入力属性の詳細を入力します。

   

   1. 属性名: 属性名を入力します。

   2. データ型: 属性のデータ型を選択します。データ型についてさらに学習します。

   3. 摘要: 摘要を入力します。

2. 「追加」をクリックして、属性入力を作成します。



3. 必要なすべての属性入力を作成します。

出力を定義するには:

1. 出力属性の詳細を入力します。

   

   1. 属性名: 属性名を入力します。

   2. データ型: 属性のデータ型を選択します。データ型についてさらに学習します。

   3. キー属性: 出力属性がキー属性の場合に選択します。

   4. 摘要: 摘要を入力します。

2. 「追加」をクリックして、属性出力を作成します。



3. 必要なすべての属性出力を作成します。

4. すべての入力と出力の作成が終了したら、「構成」をクリックして次のセクションに進みます。

ステップ4: アルゴリズム・パラメータおよびハイパーパラメータ

• アルゴリズム・パラメータを使用すると、特定の時点で必要なコンテンツに従って、モデルを微調整できます。たとえば、「対象とする時間枠」を構成し、対象時間枠の日数がそれぞれ異なる複数のオプションを提供できます。

• ハイパーパラメータを使用して調整可能なパラメータを構成し、これをチューニングして最適なパフォーマンスのモデルを取得できます。たとえば、学習率やチューニング・レートなどのハイパーパラメータを構成できます。

アルゴリズム・パラメータを構成するには:

1. アルゴリズム・パラメータの詳細を入力します。

   

   1. パラメータ名: パラメータの名前を入力します。

   2. 表示タイプ: パラメータのオプションの表示方法を選択します。

      • ドロップダウン: ドロップダウン・リストを作成し、事前定義済リストからオプションを選択できるようにします。

      • テキスト・フィールド: 入力フィールドを提供し、モデルの作成中に任意の値を入力できるようにします。

   3. データ型: パラメータのデータ型を選択します。データ型についてさらに学習します。

   4. 許容値: パラメータで許可する値をカンマで区切って入力します。

   5. デフォルト値: パラメータ構成に使用するデフォルト値を入力します。

2. 「追加」をクリックして、アルゴリズム・パラメータを作成します。



3. 必要なすべてのアルゴリズム・パラメータを作成します。

ハイパーパラメータを構成するには:

1. ハイパーパラメータの詳細を入力します。

   

   1. ハイパーパラメータ名: ハイパーパラメータの名前を入力します。

   2. レベル: ハイパーパラメータのレベルを定義する数値を入力します。たとえば、学習率を構成する場合、レベル値によって各反復のステップ・サイズが決まります。

2. 「追加」をクリックして、ハイパーパラメータを作成します。



3. 必要なすべてのハイパーパラメータを作成します。

4. 作成されたすべてのパラメータを確認し、「保存」をクリックします。

カスタム・アルゴリズムを保存すると、使用可能なアルゴリズムとして「インテリジェンス・ワークベンチ」ページの「アルゴリズム」セクションに追加されます。

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アルゴリズムの表示

データ・サイエンス, データ・サイエンス・モデル, データの分析