빠른 시작: Decision Optimization 모델 빌드, 실행 및 배치

Decision Optimization 도구를 사용하여 Decision Optimization 모델을 빌드하여 데이터 세트를 기반으로 비즈니스 문제점을 해결하기 위한 최상의 방법을 결정할 수 있습니다. Decision Optimization 도구에 대해 읽고, 비디오를 시청하고, 규범적 분석에 대한 지식이 있는 사용자에게 적합하지만 코딩이 필요하지 않은 학습서를 사용하십시오.

필요 서비스 Watson Studio Watson Machine Learning

기본 워크플로우에는 다음 태스크가 포함됩니다.

  1. 프로젝트를 작성합니다. 프로젝트는 데이터 작업을 위해 다른 사용자와 협업하는 위치입니다.
  2. 프로젝트에 Decision Optimization 실험을 추가하십시오. 샘플 파일에서 압축 파일 또는 데이터를 추가할 수 있습니다.
  3. Watson Machine Learning 서비스를 프로젝트와 연관시키십시오.
  4. 프로젝트의 Watson Machine Learning 서비스와 연관시킬 배치 공간을 작성하십시오.
  5. 모델링 지원에서 데이터, 모델 목표 및 제한조건을 검토하십시오.
  6. 하나 이상의 시나리오를 실행하여 모델을 테스트하고 결과를 검토하십시오.
  7. 모델을 배치하십시오.

Decision Optimization에 대한 정보

Decision Optimization은 비즈니스 문제점을 기반으로 데이터를 분석하고 모델링 지원을 사용하여 최적화 모델을 작성할 수 있습니다. 먼저, 최적화 모델은 비즈니스 문제점을 최적화 엔진이 이해할 수 있는 수학적인 공식으로 변환하여 파생됩니다. 제형은 최종 결정이 기반으로 하는 모델을 정의하는 목표 및 제한조건으로 구성됩니다. 모델은 입력 데이터와 함께 시나리오를 형성합니다. 최적화 엔진은 목표 및 제한조건을 적용하여 수백만 개의 가능성을 제한하고 최상의 솔루션을 제공함으로써 시나리오를 해결합니다. 이 솔루션은 모델을 충족시키거나 모델이 실행 불가능한 경우 특정 제한조건을 릴레이하는 것입니다. 다른 데이터를 사용하여 시나리오를 테스트하거나 목표 및 제한조건을 수정하고 솔루션을 다시 실행하여 시나리오를 테스트할 수 있습니다. 일단 만족하면 모델을 배치할 수 있습니다.

Decision Optimization에 대한 자세한 정보

Decision Optimization 모델 작성에 대한 비디오 시청

비디오 시청 Watson Studio 및 Watson Machine Learning과 함께 Decision Optimization 실험 빌더를 사용하여 샘플 Decision Optimization 실험을 실행하여 모델을 작성, 해결 및 배치하는 방법을 보려면 이 비디오를 시청하십시오.

이 비디오는 이 문서에 기록된 단계를 수행하는 방법의 대안인 시각적 메소드를 제공합니다.

Decision Optimization을 사용하는 모델을 작성하기 위해 학습 시도

이 튜토리얼에서는 다음을 수행합니다.

  • 프로젝트를 작성합니다.
  • Watson Machine Learning 서비스를 프로젝트와 연관시킵니다.
  • 프로젝트에서 Decision Optimization 실험을 작성하십시오.
  • Decision Optimization 모델을 빌드하고 저장하십시오.
  • Decision Optimization 모델을 배치하십시오.
  • Decision Optimization 모델을 테스트하십시오.

이 튜토리얼을 완료하는 데 대략 30분 정도 소요됩니다.

1단계: 프로젝트 작성 및 Watson Machine Learning 서비스 연관

{: #step1} AutoAI 실험을 저장할 프로젝트가 필요합니다.

  1. 기존 프로젝트가 있는 경우, 이를 여십시오. 기존 프로젝트가 없는 경우 홈 페이지에서 프로젝트 작성을 클릭하거나 프로젝트 페이지에서 새 프로젝트를 클릭하십시오.
  2. 빈 프로젝트 작성을 선택하십시오.
  3. 프로젝트 작성 화면에서 프로젝트의 이름 및 선택적 설명을 입력하십시오.
  4. 기존 오브젝트 스토리지 서비스 인스턴스을(를) 선택하거나 새로 작성하십시오.
  5. 작성을 클릭하십시오.
  6. 프로젝트가 열리면 관리 탭을 클릭하십시오.
  7. 서비스 및 통합 페이지에서 서비스 연관 > Watson을 클릭하십시오.
  8. Watson Machine Learning 서비스 인스턴스가 프로비저닝되지 않은 경우 새로운 서비스를 클릭하고 머신 러닝을 선택한 후 작성을 클릭하십시오.
  9. Watson Machine Learning 인스턴스를 선택하고 서비스 연관을 클릭하십시오.
  10. 서비스 연관 대화 상자를 닫으십시오.

자세한 정보 또는 비디오를 시청하려면 프로젝트 작성을(를) 참조하십시오.
연관된 서비스에 대한 자세한 정보는 연관된 서비스 추가을(를) 참조하십시오.

단계 2: Decision Optimization 실험 작성

{: #step2} 실험을 작성합니다.

  1. 새 프로젝트에서 새 자산 > Decision Optimization 실험을 클릭하십시오.
  2. 원본 파일 탭을 선택하십시오.
  3. 이 학습서를 위해 컴퓨터에 하우스 건축 샘플 파일을 다운로드하려면 샘플 파일 가져오기를 클릭하십시오.
  4. 파일 추가를 클릭하고 컴퓨터에서 HouseConstructionScheduling.zip 파일을 선택하십시오.
  5. 이 실험과 연관시킬 배치 공간을 선택하십시오. 기존 배치 공간이 없는 경우 다음을 작성하십시오.

    1. 배치 공간 섹션에서 배치 공간 작성을 클릭하십시오.
    2. 이름 필드에 하우스 샘플을 입력하여 배치 공간에 이름을 제공하십시오.

    3. 배치 공간에 사용할 스토리지 서비스를 선택하십시오.

    4. 작성을 클릭하십시오.

    5. 공간이 준비되면 닫기를 클릭하여 새로운 Decision Optimization 실험 화면으로 리턴하십시오.
  6. 이제 작성을 클릭하여 Decision Optimization 실험 사용자 인터페이스를 여십시오.

3단계: 모델 빌드 및 시나리오 결과 시각화

{: #step3} 모델을 빌드하고 Decision Optimization Modeling Assistant를 사용하여 결과를 시각화합니다.

  1. 왼쪽 분할창에서 빌드 모델을 선택하여 모델링 지원을 여십시오.
  2. 모델을 해결하는 시나리오를 실행하고 실행이 완료될 때까지 대기하려면 실행을 클릭하십시오.
  3. 실행이 완료되면 솔루션 탐색 보기가 표시됩니다. 결과 탭에서 솔루션을 클릭하여 의사결정 변수에 대한 결과(최상) 값을 확인하십시오. 이러한 솔루션 테이블은 기본적으로 알파벳순으로 표시됩니다.
  4. 왼쪽 분할창에서 시각화를 선택하십시오.
  5. 최적의 스케줄이 있는 시나리오를 보려면 입력 탭에서 갠트를 선택하십시오.

4단계: 모델 목표 및 제한조건 변경

{: #step4} 다음으로 모델 목표 및 제한조건을 변경하십시오.

  1. 모델 빌드를 클릭하십시오.
  2. 왼쪽 분할창에서 시나리오 1옆의 세 점 아이콘을 클릭하고 복제를 선택하십시오.
  3. 이름에 Scenario 2을(를) 입력하고 작성을 클릭하십시오.
  4. 시나리오 2의 경우, 모델에 목표를 추가하여 각 계약자의 전문 지식을 기반으로 작업의 품질을 최적화하십시오.
    1. 다른 제안을 찾으려면 여기를 입력하십시오. 검색 필드 내부를 클릭하고 overall quality을(를) 입력한 후 Enter을(를) 클릭하십시오.
    2. 목표 섹션을 펼치십시오.
    3. 지정 값 테이블에 따라 하위계약자-활동 지정의 전반적인 품질 최대화를 클릭하여 목표로 추가하십시오. 이 새 목표는 이제 모든 활동을 완료하는 데 시간 최소화 목표와 함께 목표 섹션 아래에 나열됩니다.
    4. 방금 추가한 목표에 대해 지정 값 테이블을 클릭하고 전문 지식을 선택하십시오. 전문 지식 매개변수 목록이 표시됩니다.
    5. 이 목록에서 정의를 클릭하여 계약자 전문 지식을 정의하는 필드를 변경하고 스킬 레벨을 선택하십시오.
  5. 실행을 클릭하여 시나리오를 실행하여 모델을 빌드하고 실행이 완료될 때까지 기다리십시오.
  6. 개요를 클릭하여 시나리오 1시나리오 2 사이의 통계를 비교하십시오.

단계 5: 모델 배치

{: #step5}다음으로, 배치 공간으로 모델을 프로모션하고 배치를 작성하십시오.

  1. 왼쪽 분할창에서 시나리오 1 옆에 있는 3점 메뉴 아이콘을 클릭하고 배치를 위해 저장을 선택하십시오.
  2. 모델 이름 필드에 House Construction을(를) 입력하고 저장을 클릭하십시오.
  3. 모델이 성공적으로 저장되면 모델에 대한 링크와 함께 알림 표시줄이 표시됩니다. 프로젝트 보기를 클릭하십시오.
  4. 프로젝트의 자산 탭에서 Decision Optimization 실험 섹션에서 하우스 건설 모델을 선택하십시오.
    1. 배치 공간으로 프로모션을 클릭하십시오.
    2. 대상 공간의 경우 목록에서 하우스 샘플을 선택하십시오.
    3. 승격을 클릭하십시오.
  5. 모델이 성공적으로 프로모션되면 배치 공간에 대한 링크와 함께 알림이 표시됩니다. 배치 공간을 클릭하십시오. 하우스 샘플 배치 공간이 표시됩니다.
  6. 시나리오를 사용하여 모델을 테스트하려면 컴퓨터에서 자산 탭으로 데이터 파일을 업로드해야 합니다.
    1. 컴퓨터의 HouseConstructionScheduling.zip 파일에서 .컨테이너 > 시나리오 1 폴더에 여러 개의 CSV 파일이 있습니다.
    2. Subcontractor.csv, Activity.csvExpertise.csv 파일을 데이터 패널의 여기에 파일을 놓거나 업로드할 파일 찾아보기 영역으로 끄십시오.
  7. 모델 섹션에서 하우스 건설 모델을 선택하여 모델 정보를 보십시오.
  8. 새 배치를 클릭하십시오.
    1. 배치 이름에 House deployment을(를) 입력하십시오.
    2. 하드웨어 정의의 경우 목록에서 2 CPU 및 8GB RAM을 선택하십시오.
    3. 작성을 클릭하십시오.

6단계: 모델 테스트

{: #step6} 마지막으로, 이전에 배치 공간에 업로드한 CSV 파일을 사용하여 작업을 작성하여 모델을 테스트하십시오.

  1. 새 작업을 클릭하십시오.
  2. 작업 이름에 House job 1을(를) 입력하십시오.
  3. 다음을 클릭하십시오.
  4. 구성 페이지에서 기본값을 선택하고 다음을 클릭하십시오.
  5. 스케줄 페이지에서 기본값을 선택하고 다음을 클릭하십시오.
  6. 알림 페이지에서 기본값을 선택하고 다음을 클릭하십시오.
  7. 데이터 선택 페이지의 입력 섹션에서 각 입력 ID에 대해 이전에 공간에 로드한 해당 데이터 자산을 선택하십시오.
    1. 입력 ID Subcontractor.csv의 경우 데이터 소스 > 데이터 자산 > Subcontractor.csv > 확인을 클릭하십시오.
    2. 입력 ID Activity.csv의 경우 데이터 소스 선택 > 데이터 자산 > Activity.csv > 확인을 클릭하십시오.
    3. 입력 ID Expertise.csv의 경우 데이터 소스 > 데이터 자산 > Expertise.csv > 확인을 클릭하십시오.
  8. 출력 섹션에서 작성할 각 솔루션 테이블의 이름을 제공합니다.
    1. 출력 ID ScheduledActivities.csv의 경우 데이터 소스 선택 > 새로 작성을 클릭하고 이름에 ScheduledActivities.csv을(를) 입력한 후 확인을 클릭하십시오.
    2. 출력 ID NotScheduledActivities.csv의 경우 데이터 소스 선택 > 새로 작성을 클릭하고 이름에 NotScheduledActivities.csv을(를) 입력한 후 확인을 클릭하십시오.
    3. 출력 ID stats.csv의 경우 데이터 소스 선택 > 새로 작성을 클릭하고 이름에 stats.csv을(를) 입력한 후 확인을 클릭하십시오.
    4. 출력 ID kpis.csv의 경우 데이터 소스 선택 > 새로 작성을 클릭하고 이름에 kpis.csv을(를) 입력한 후 확인을 클릭하십시오.
    5. 출력 ID solution.json의 경우 데이터 소스 선택 > 새로 작성을 클릭하고 이름에 solution.json을(를) 입력한 후 확인을 클릭하십시오.
  9. 데이터 선택 페이지의 정보를 검토한 후 다음을 클릭하십시오.
  10. 검토 및 작성 페이지의 정보를 검토한 후 작성을 클릭하십시오.
  11. 하우스 배치 모델 페이지에서 이름이 하우스 작업 1인 작업을 클릭하여 해당 상태를 확인하십시오.
  12. 작업 실행이 완료되면 하우스 샘플을 클릭하여 배치 공간으로 돌아가십시오.
  13. 자산 탭에서는 다섯 개의 출력 파일이 표시됩니다.
    • ScheduledActivities.csv
    • NotScheduledactivities.csv
    • stats.csv
    • kpis.csv
    • solution.json
  14. 이러한 각 자산에 대해 다운로드 아이콘을 클릭한 후 이러한 각 파일을 보십시오.

또한 Watson Machine Learning API를 사용하여 작업 제출을 사용할 수 있습니다.

자세히 보기

Decision Optimization 실험 빌드 및 실행

UI를 사용하여 Decision Optimization 모델 배치

상위 주제: 모델 작성, 배치 및 신뢰 모델로 시작하기