Importación de un modelo de AA

Importe un modelo de AA totalmente entrenado en una aplicación de Planning para prepararlo para que lo utilicen los usuarios profesionales.

Requisito: antes de importar el modelo de AA, el equipo de ciencia de datos debe crear, entrenan y guardar el modelo de AA como archivo PMML.

Para importar un modelo de AA a una aplicación de Planning:

1. En la página de inicio, haga clic en IPM y, a continuación, haga clic en Modelos de aprendizaje automático.
2. Haga clic en Importar y, a continuación, arrastre y suelte el archivo PMML o búsquelo y selecciónelo.

   En la página Importar modelo, verá información sobre el archivo PMML, como la columna de destino (la variable de la que se va a realizar una previsión con el modelo de AA) y la fecha de entrenamiento.

3. Introduzca un nombre y una descripción de modelo y, a continuación, haga clic en Siguiente.
4. En la página Generar regla, introduzca información que generará una regla Groovy para asociarla a formularios o paneles:

   En Asignación de modelo, seleccione el cubo en el que usará el modelo de AA y defina el ámbito de los datos en el que usar el modelo de AA mediante la selección de un miembro o conjunto de miembros de cada dimensión.

5. Asigne una entrada y salida a las dimensiones y miembros adecuados del cubo y, a continuación, haga clic en Siguiente.

   Las secciones Entrada y Salida contienen la lista de funciones de entrada (funciones/columnas que se usan para realizar predicciones) y la función de destino (columna cuya predicción se espera realizar). Planning analiza el archivo PMML para generar la lista de entradas y salidas.

   Las funciones de entrada son variables independientes, similares a los parámetros, que actúan como datos introducidos en el sistema. Al realizar predicciones, el modelo usa funciones de entrada para realizar la predicción de la salida. En este paso, asigna la entrada del modelo de AA a la salida del cubo de Planning. Entrada describe cómo extraer los datos del modelo de AA. Salida define la medida de destino cuya predicción desea realiza y el lugar en el que pegar los valores previstos en la aplicación de Planning.

   Por ejemplo, se podrían usar el producto, el precio y el volumen de sector, las funciones de entrada para realizar la predicción del volumen, la salida.

   • En el área Entrada, para cada función de entrada, seleccione un valor Tipo de entrada y si selecciona Valor de celda o Miembro, seleccione los miembros o las dimensiones en la aplicación de Planning para asignar. Tipos de entrada:

     • Petición de datos: si no tiene un miembro o dimensión en Planning que se asigne a este valor de entrada del modelo de AA, cuando se realice la predicción, se solicita al usuario que introduzca una estimación para el valor.
     • Valor de celda: asigna una función de entrada a uno o varios miembros de dimensión en el cubo de Planning. Por ejemplo, la función de entrada denominada Precio se asigna a un miembro de cuenta denominado Precio en la aplicación de Planning.
     • Miembro: asigna una función de entrada a una dimensión en el cubo de Planning. Por ejemplo, la función Entrada denominada Producto se asigna a una dimensión Producto en la aplicación de Planning.

   • En el área Salida, seleccione un valor Tipo de entrada y si selecciona Valor de celda o Miembro, seleccione los miembros o las dimensiones en la aplicación de Planning para asignar y almacenar los resultados de la predicción.

6. En Analizar modelo, revise el modelo de AA y, a continuación, haga clic en Siguiente.

   En este paso se representa MLX (explicación de aprendizaje automático), y se extrae información adicional sobre el modelo de AA. Por ejemplo, revise los coeficientes de regresión para ver cómo el impacto relativo de funciones de entrada clave se usa para realizar la predicción de la salida La altura de la barra representa el efecto incremental del aumento de una unidad en una función de entrada en la variable de destino.

7. En Modelo de prueba, pruebe el modelo de AA generando una predicción para un conjunto de valores de ejemplo. En cada valor Entrada, introduzca un valor de entrada de ejemplo y, a continuación, haga clic en Predecir.
8. Revise el valor Salida previsto y, a continuación, haga clic en Guardar y cerrar.
9. Haga clic en Sí para confirmar la creación de reglas de Groovy.

Se generan dos reglas de Groovy para cada definición de modelo de AA:

• ML_MLModelName_Form: use esta regla para asociarse a un formulario o panel, que permite a los usuarios realizar predicciones bajo demanda.
• ML_MLModelName: use esta regla para generar predicciones a gran escala en un trabajo programado para el procesamiento masivo.

Puede revisar las reglas generadas en Calculation Manager. Las reglas de Groovy definen el nombre y la ubicación del archivo PMML, junto con la entrada y salida n función de la asignación definida. Para obtener más información sobre el uso de estas reglas de Groovy generadas, consulte Despliegue de un modelo de AA en planificadores.