このトピックでは、カスタマイズされた推奨アルゴリズムによって生成されたDeep Structured Semantic Model (DSSM) のベクトルリコールについて説明します。
前提条件
フィーチャエンジニアリングワークフローが実行され、ベクトルリコール用のデータセットが生成されます。 詳細については、「機能エンジニアリング」をご参照ください。
rec_sln_demo_user_table_preprocess_all_feature_v2
rec_sln_demo_item_table_preprocess_all_feature_v2
rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_v2
手順
機械学習デザイナーページへ
Machine Learning Platform for AI (PAI) コンソールにログインします。
左側のナビゲーションウィンドウで、[ワークスペース] をクリックします。 [ワークスペース] ページで、管理するワークスペースの名前をクリックします。
左側のナビゲーションウィンドウで、モデルの開発とトレーニング> 視覚化モデリング (デザイナー) を選択します。
パイプラインの作成
[Visualized Modeling (Designer)] ページで、[プリセットテンプレート] タブをクリックします。
テンプレートリストの [推奨ソリューション-ベクトルリコール] セクションで、[作成] をクリックします。
[パイプラインの作成] ダイアログボックスで、パラメーターを設定します。 デフォルト値を使用できます。
Pipeline Data Pathパラメーターに指定された値は、パイプラインのランタイム中に生成された一時データとモデルを格納するために使用されるObject Storage Service (OSS) バケットパスです。
[OK] をクリックします。
パイプラインの作成には約10秒かかります。
パイプラインリストで、[推奨ソリューション-ベクトルリコール] をダブルクリックしてパイプラインに入ります。
次の図に示すように、キャンバス上のパイプラインのコンポーネントを表示します。 システムは、プリセットテンプレートに基づいてパイプラインを自動的に作成します。
コンポーネント番号
説明
1
ベクトルリコール用のサンプルモデルDSSM_Recall。
2
特徴生成 (FG) を使用してサンプルモデルを処理します。
3
正のサンプルテーブルを作成し、負のサンプリングトレーニングに正のサンプルを使用します。
4
数値フィーチャの等しい周波数ビニングを使用して、モデルの境界を設定します。
5
列挙フィーチャの一意の値の数を使用して、モデルのembeding_dimおよびhash_bucket_sizeを設定します。
6
FGを使用してアイテム機能を処理します。
7
FGを使用してユーザー機能を処理します。
8
rec_sln_demo_dssm_recall_30d_binning_v1テーブルの結果を要約します。
とrec_sln_demo_dssm_recall_30d_count_v1テーブル
フィーチャ構成情報とステップ構成情報を計算します。
9
ネガティブサンプリング用のアイテムテーブルを作成します。
10
DSSM_Recallモデルの30日間のサンプルデータを離散化して、トレーニングサンプルを生成します。
11
コンポーネント8の計算結果に基づいて、EasyRec設定ファイルを指定します。
12
モデルトレーニングの前に、コンポーネント11を実行してEasyRec構成ファイルを生成する必要があります。
13
分割されたアイテムモデルを使用して、アイテムフィーチャテーブルrec_sln_demo_dssm_recall_item_feature_fg_encoded_v1で推論を実行し、アイテムベクトルを取得します。
14
分割されたユーザーモデルを使用して、ユーザー機能テーブルで推論を実行します。rec_sln_demo_dssm_recall_user_feature_fg_encoded_v1を使用してユーザーベクトルを取得します。
15
シーケンステーブルを作成し、hit_rateを使用してモデルを評価します。
説明評価日に発生した新規ユーザーと新規アイテムは評価に含まれません。
18
hit_rate @ top200を使用してモデルを評価します。
パイプラインを実行し、結果を表示します。
キャンバスの上部ツールバーで、[実行] をクリックします。
パイプラインの実行後、出力を表示します。
キャンバス上のコンポーネント18 (18_rec_sln_demo_recall_total_hit_rate_v1_2) を右クリックし、ショートカットメニューから [データの表示] > [hit_rate_detail] を選択すると、ベクターリコールヒット率の詳細が表示されます。
キャンバス上でコンポーネント18 (18_rec_sln_demo_recall_total_hit_rate_v1_2) を右クリックし、[データの表示] > [total_hit_rate] を選択して、ベクトルリコールヒット率を表示します。
