6.3 スコアリングおよび予測のための機械学習モデルの使用

予測モデルは、結果を予測するためにストリーム・データに適用するアルゴリズムです。パイプライン内で、スコアリング・ステージで予測モデルを使用して、確率スコアリングを実行します。

GoldenGate Stream Analyticsの予測モデルはONNXファイルで、システムにアップロードして格納します。

• GGSAは、サイズ1の1次元出力を持つONNXモデルをサポートしています。出力は、int、float、doubleまたはBooleanデータ型である必要があります。

6.3.1 予測モデルのインポート

予測モデルをインポートするには:

1. 「カタログ」ページで、「新規アイテムの作成」をクリックし、ドロップダウン・リストから「予測モデル」を選択します。
2. 「タイプ・プロパティ」画面で、次の詳細を入力し、「次」をクリックします:
   • 名前
   • 説明
   • タグ
   • 予測モデル・タイプ

1. 「予測モデルの詳細」で、次の詳細を入力し、「保存」をクリックします:
   1. 予測モデルのURLで、ONNXファイルをアップロードします。
   2. 「モデル・バージョン」フィールドに、このアーティファクトのバージョンを入力します。たとえば、1.0です。
   3. (オプション)「バージョンの説明」に、モデルのわかりやすい説明を入力します。
   4. 「アルゴリズム」フィールドで、デフォルトを使用します。アルゴリズムは、アップロードしたモデルから導出されます。
   5. (オプション)「ツール」ドロップダウン・リストで、モデルの作成時に使用したツールを選択します。

6.3.2 スコアリング・ステージの追加

スコアリング・ステージを追加するには:

1. パイプライン・エディタで、必要なパイプラインを開きます。
2. スコアリング・ステージを追加する直前のステージを右クリックし、「ステージの追加」をクリックして「スコアリング」を選択します。
3. スコアリング・ステージにわかりやすい名前および適切な説明を入力し、「保存」をクリックします。
4. ステージ・エディタで、次の詳細を入力します:
   1. モデル名: スコアリング・ステージで使用する予測モデルを選択します
   2. モデル・バージョン: 予測モデルのバージョンを選択します
   3. マッピング: ステージ・フィールドに適切にマップされる対応モデル・フィールドを選択します

ユースケースに基づいて、複数のスコアリング・ステージを追加できます。