ML 모델 임포트

완전히 학습된 ML 모델을 Planning 애플리케이션으로 임포트하여 비즈니스 사용자가 사용할 수 있도록 준비합니다.

사전 필수 조건: ML 모델을 임포트하려면 먼저 데이터 과학 팀이 ML 모델을 빌드 및 학습하고 PMML 파일로 저장해야 합니다.

ML 모델을 Planning 애플리케이션으로 임포트하려면 다음을 수행합니다.

1. 홈 페이지에서 IPM, ML 모델 순으로 누릅니다.
2. 임포트를 누른 다음, PMML 파일을 끌어서 놓거나 찾아서 선택합니다.

   임포트 모델 페이지에서 타겟 열(ML 모델을 사용하여 예측할 변수), 학습 날짜와 같은 PMML 파일 정보를 확인합니다.

3. 모델 이름과 설명을 입력하고 다음을 누릅니다.
4. 규칙 생성 페이지에서 양식 또는 대시보드와 연계할 Groovy 규칙을 생성하는 정보를 입력합니다.

   모델 매핑에서 ML 모델을 사용할 큐브를 선택한 다음, 각 차원에서 한 멤버 또는 여러 멤버를 선택하여 ML 모델을 사용할 데이터 범위를 정의합니다.

5. 큐브의 적합한 차원과 멤버에 입력 및 출력을 매핑한 후 다음을 누릅니다.

   입력 및 출력 섹션에는 입력 기능(예측을 수행하는 데 사용되는 기능/열) 및 타겟 기능(예측해야 하는 열)의 목록이 포함됩니다. Planning은 PMML 파일을 분석하여 입력 및 출력 목록을 생성합니다.

   입력 기능은 시스템에 대한 입력으로 사용되는, 동인과 유사한 독립 변수입니다. 예측을 수행할 때 모델은 입력 기능을 사용하여 출력을 예측합니다. 이 단계에서는 ML 모델의 입력을 Planning 큐브의 출력에 매핑합니다. 입력은 ML 모델에서 데이터를 추출하는 방법을 설명합니다. 출력은 예측할 타겟 측정항목과 Planning 애플리케이션에서 예측 값을 붙여넣을 위치를 정의합니다.

   예를 들어 제품, 가격, 산업 볼륨 등의 입력 기능을 사용하여 출력인 볼륨을 예측할 수 있습니다.

   • 입력 영역에서 각 입력 기능에 대해 입력 유형을 선택한 다음, 셀 값 또는 멤버를 선택한 경우 Planning 애플리케이션에서 매핑할 멤버 또는 차원을 선택합니다. 입력 유형:

     • 프롬프트: ML 모델의 이 입력 값에 매핑되는 멤버 또는 차원이 Planning에 없는 경우 예측을 수행할 때 예상 값을 입력하라는 메시지를 사용자에게 표시합니다.
     • 셀 값: 입력 기능을 Planning 큐브의 하나 이상 차원 멤버에 매핑합니다. 예를 들어 Price라는 입력 기능은 Planning 애플리케이션의 Price 계정 멤버에 매핑됩니다.
     • 멤버: 입력 기능을 Planning 큐브의 차원에 매핑합니다. 예를 들어 Product라는 입력 기능은 Planning 애플리케이션의 Product 차원에 매핑됩니다.

   • 출력 영역에서 입력 유형을 선택한 다음, 셀 값 또는 멤버를 선택한 경우 Planning 애플리케이션에서 매핑할 멤버 또는 차원을 선택하여 예측 결과를 저장합니다.

6. 모델 분석에서 ML 모델을 검토하고 다음을 누릅니다.

   이 단계는 MLX(Machine Learning Explainability)를 나타내며, ML 모델에 대한 추가 정보를 추출합니다. 예를 들어 회귀 알고리즘을 검토하여 주요 입력 기능의 상대적 영향이 출력 결과를 예측하는 데 사용되는 방식을 확인합니다. 막대 높이는 입력 기능의 한 단위 증가가 타겟 변수에 미치는 증분 효과를 나타냅니다.

7. 모델 테스트에서 샘플 값 세트에 대한 예측을 생성하여 ML 모델을 테스트합니다. 각 입력에 대해 샘플 입력 값을 입력하고 예측을 누릅니다.
8. 예측된 출력 값을 검토하고 저장 후 닫기를 누릅니다.
9. 예를 눌러 Groovy 규칙 생성을 확인합니다.

각 ML 모델 정의에 대해 다음 두 개의 Groovy 규칙이 생성됩니다.

• ML_MLModelName_Form: 양식 또는 대시보드와 연계되어 사용자가 수요를 예측할 수 있게 하려면 이 규칙을 사용합니다.
• ML_MLModelName: 대량 처리를 위해 스케줄링된 작업에서 대규모 예측을 생성하려면 이 규칙을 사용합니다.

Calculation Manager에서 생성된 규칙을 검토할 수 있습니다. Groovy 규칙은 사용자가 정의한 매핑 기반의 입력 및 출력과 함께 PMML 파일의 이름과 위치를 정의합니다. 생성된 Groovy 규칙 사용에 대한 자세한 내용은 플래너에게 ML 모델 배포를 참조하십시오.