Użytkownik może modelować i rozwiązywać problemy Decision Optimization przy użyciu programu Asystent modelowania (który umożliwia formułowanie modeli w języku naturalnym). Wymaga to niewiele wiedzy na temat Badań Operacyjnych (OR) i nie wymaga napisania kodu Python . Asystent modelowania jest dostępny tylko w języku angielskim i nie jest globalizowany.

Podstawowy przepływ pracy w celu utworzenia modelu przy użyciu programu Asystent modelowania i jego zbadanie w różnych scenariuszach jest następujący:

1. Utwórz projekt.
2. Dodaj Decision Optimization eksperyment (scenariusz jest tworzony domyślnie w interfejs użytkownika doświadczenia).
3. Dodaj i zaimportuj dane do scenariusza.
4. W scenariuszu utwórz model języka naturalnego, najpierw wybierając domenę decyzyjną , a następnie za pomocą Asystenta modelowania , który będzie Cię prowadził.
5. Uruchom model, aby go rozwiązać i zgłębiać rozwiązanie.
6. Utwórz wizualizacje rozwiązania i danych.
7. Skopiuj scenariusz i dokonaj edycji modelu i/lub danych.
8. Rozwiąż nowy scenariusz, aby zobaczyć wpływ tych zmian.

W tym przykładzie przedstawiono prosty przykład planowania i planowania .

Więcej informacji na ten temat zawiera sekcja Budowanie, uruchamianie i wdrażanie modelu Decision Optimization w przypadku szybkiego filmu wideo pokazujący, jak uruchomić przykład Decision Optimization eksperyment , aby utworzyć, rozwiązać i wdrożyć model przy użyciu interfejsu użytkownika eksperymentu Decision Optimization w programie Watson Studio i Watson Machine Learning.

Więcej informacji na temat wdrażania zawiera sekcja Wdrażanie za pomocą produktu Watson Machine Learning.