Modeling Assistant (자연어로 모델을 공식화할 수 있음) 를 사용하여 Decision Optimization 문제점을 모델링하고 해결할 수 있습니다. 이는 OR(Operational Research)에 대한 지식을 거의 필요로 하지 않으며 Python 코드를 작성할 필요가 없습니다. Modeling Assistant 는 영어로만 사용 가능 하며 세계화되지 않습니다.

Modeling Assistant 를 사용하여 모델을 작성하고 다른 시나리오에서 이를 검사하는 기본 워크플로우는 다음과 같습니다.

1. 프로젝트를 작성하십시오.
2. Decision Optimization 실험 을 추가하십시오 (시나리오는 기본적으로 실험 UI에서 작성됨).
3. 시나리오에 데이터를 추가하고 가져오십시오.
4. 먼저 의사결정 도메인 을 선택한 후 Modeling Assistant 를 사용하여 안내에 따라 시나리오에서 자연어 모델을 작성하십시오.
5. 해당 모델을 실행하여 분석하고 솔루션을 탐색하십시오.
6. 솔루션 및 데이터의 시각화를 작성하십시오.
7. 시나리오를 복사한 후 모델 및/또는 데이터를 편집하십시오.
8. 새 시나리오를 분석하여 이러한 변경사항의 영향을 파악하십시오.

이 내용에 대해서는 단순 계획 및 스케줄링 예제를 사용하여 설명합니다.

Decision Optimization 실험 UI를 사용하여 모델을 작성, 해결 및 배치하기 위해 샘플 Decision Optimization 실험 을 실행하는 방법을 보여주는 빠른 비디오는 Decision Optimization 모델 빌드, 실행 및 배치 도 참조하십시오.

배포에 대한 자세한 내용은 watsonx.ai 런타임으로 배포하기를 참조하세요.