このアクセラレーターの使用方法
MLモデルのトレーニング
ML（機械学習）モデルをトレーニングするには、次の手順に従います。
Workatoで新しいレシピを作成します。
ユースケースに応じてトリガーを選択します。
アクションとアプリを追加します。 アプリケーションとしてAIML Acceleratorを選択し、アクションとしてTrain AIML Modelを選択します。
AIML | Data Fieldsルックアップ テーブルで定義されているModel Identifierを選択します。
is_successフラグを確認するためのif conditionを設定します。 is_successフラグは、先行するアクションが成功した場合はtrueを返し、失敗した場合はfalseを返します。
成功または失敗に応じてアクションを追加します。 たとえば、is_successがfalseを返した場合、Slackメッセージまたはメール通知を送信することを選択できます。
保存をクリックします。
テストをクリックしてレシピを実行します。
トレーニングデータのステージング
Workatoで新しいレシピを作成します。
ユースケースに応じてトリガーを選択します。
アクションとアプリを追加します。 アプリケーションとしてAIML Acceleratorを選択し、アクションとしてTrain AIML Modelを選択します。
AIML | Data Fieldsルックアップ テーブルで定義されているModel Identifierを選択します。
is_successフラグを確認するためのif conditionを設定します。 is_successフラグは、先行するアクションが成功した場合はtrueを返し、失敗した場合はfalseを返します。
成功または失敗に応じてアクションを追加します。 たとえば、is_successがfalseを返した場合、Slackメッセージまたはメール通知を送信することを選択できます。
保存をクリックします。
テストをクリックしてレシピを実行します。
予測の取得
予測を取得するには、次の手順に従います。
Workatoでレシピを作成します。
アクションとアプリを追加します。 アプリケーションとしてAIML Acceleratorを選択し、アクションとしてTrain AIML Modelを選択します。
AIML | Data Fieldsルックアップ テーブルで定義されているModel Identifierを選択します。
AIML|Data Fieldsルックアップ テーブルのフィールドから値を入力フィールドに読み込みます。 値が対応するModel Identifierと一致していることを確認します。 フィールドが不足している場合は、AIML | Data Fieldsルックアップ テーブルを確認します。
is_successフラグを確認するためのif conditionを設定します。 is_successフラグは、先行するアクションが成功した場合はtrueを返し、失敗した場合はfalseを返します。
成功または失敗に応じてアクションを追加します。 たとえば、is_successがfalseを返した場合、Slackメッセージまたはメール通知を送信することを選択できます。
保存をクリックします。
テストをクリックしてレシピを実行します。
Last updated: