프로시저

기계 학습 모델을 Watson Discovery에 배치하려면 다음 단계를 완료하십시오.

1. Knowledge Studio 관리자 또는 프로젝트 관리자로 로그인하여 작업공간을 선택하십시오.

2. 기계 학습 모델 > 버전을 선택하십시오.

3. 현재 모델 내보내기를 클릭하십시오.

   Lite 플랜 구독을 보유하고 있는 경우에는 내보내기 옵션을 사용할 수 없습니다.

   모델이 ZIP 파일로 저장되며 이 파일을 다운로드할지 묻는 프롬프트가 표시됩니다.

4. 이 파일을 로컬 시스템에 다운로드하십시오.

5. Discovery 애플리케이션에서 모델을 가져옵니다.

다음에 수행할 작업

Discovery 문서에서 Machine Learning 모델을 참조하세요.

시작하기 전에

모델을 배치할 Natural Language Understanding 서비스를 보유하고 있어야 합니다. 서비스와 연관된 IBM Cloud 영역 및 인스턴스 이름을 알아야 합니다. 영역 또는 인스턴스 이름이 기억나지 않는 경우에는 IBM Cloud에 로그인하여 이를 찾으십시오. IBM Cloud 계정이 없는 경우에는 계정에 가입하십시오.

이 태스크에 대한 정보

기계 학습 모델을 배치할 때는 배치할 버전을 선택합니다.

프로시저

기계 학습 모델을 Natural Language Understanding 서비스에 배치하려면 다음 단계를 완료하십시오.

1. Knowledge Studio 관리자 또는 프로젝트 관리자로 로그인하여 작업공간을 선택하십시오.

2. 기계 학습 모델 > 버전을 선택하십시오.

3. 배치할 모델의 버전을 선택하십시오.

   모델의 작동하는 버전이 하나뿐인 경우에는 현재 모델의 스냅샷을 작성하십시오. 이는 모델을 버전화하며, 이를 통해 현재 버전을 지속적으로 개선하면서 버전을 배치할 수 있습니다. 하나 이상의 버전을 작성해야 배치 옵션이 표시됩니다.

   각 버전은 임의의 수의 서비스 인스턴스에 배치될 수 있습니다. 모델 버전의 배치된 각 인스턴스에는 고유 모델 ID가 부여되지만, 이는 다른 모든 방식에서 동일합니다.

4. 배치를 클릭하고 Natural Language Understanding에 배치하도록 선택한 후 다음을 클릭하십시오.

5. IBM Cloud 영역 및 인스턴스를 선택하십시오. 필요한 경우에는 다른 지역을 선택하십시오.

6. 배치를 클릭하십시오.

7. 배치 프로세스에는 몇 분 정도 소요됩니다. 배치 상태를 확인하려면 버전 탭에서 배치한 버전 옆에 있는 상태를 클릭하십시오. 모델이 여전히 배치 중인 경우에는 상태가 "publishing"으로 표시됩니다. 배치가 완료된 후, 배치가 성공한 경우에는 상태가 "available"로, 문제점이 발생한 경우에는 "error"로 변경됩니다.

   모델이 사용 가능한 상태가 되면 모델 ID(model_id)를 기록해 두십시오. 서비스가 사용자 정의 모델을 사용할 수 있도록 설정하려면 Natural Language Understanding 서비스에 이 ID를 제공해야 합니다.

다음에 수행할 작업

다음의 API 메소드를 호출하여 Natural Language Understanding 서비스 인스턴스의 배치된 모델을 나열할 수 있습니다.

curl --user "apikey:{apikey}" "{url}/v1/models?version=2018-11-16"

배치된 모델은 다음 배열과 유사한 배열로 리턴됩니다.

{
  "models": [
    {
      "workspace_id": "{workspace_id}",
      "version_description": "{version_description}",
      "version": "{version}",
      "status": "available",
      "name": null,
      "model_id": "10:7abc4c2f-5846-3334-b8f7-af5a6fad3398",
      "language": "en",
      "description": null,
      "created": "2018-11-28T17:08:00.000000Z"
    }
  ]
}

{workspace_id}, {version_description} 및 {version}은 Knowledge Studio 서비스 인스턴스의 버전 페이지에 나열된 정보와 모두 일치합니다.

배치된 모델을 사용하려면 entities.model분석** 호출의 ** 매개변수에서 사용자 정의 모델의 모델 ID를 지정해야 합니다.

모델을 Natural Language Understanding GET /analyze 요청과 함께 사용하여 다음 특성을 추출할 수 있습니다.

• 엔티티

  다음 명령은 text 매개변수를 사용하여 전달된 문장에 있는 엔티티를 찾습니다.

  curl --user "apikey":"{apikey}" "{url}/v1/analyze?version=2018-09-21"
  --request POST
  --header "Content-Type: application/json"
  -d '{"text": "Vehicle 1, a 1995 Honda Civic was traveling north on a two lane
         undivided roadway, negotiating a curve to the left on an upgrade.",
          "features": {
            "entities": {
              "model": "your-model-id-here"
            }
          }
       }'
  

  서비스는 사용자 정의 모델에 정의된 엔티티 유형을 발견한 인스턴스의 JSON 오브젝트를 리턴합니다.

  {
    "language": "en",
    "entities": [
      {
        "type": "MANUFACTURER",
        "text": "Honda",
        "count": 1
      },
      {
        "type": "MODEL",
        "text": "Civic",
        "count": 1
      },
      {
        "type": "VEHICLE",
        "text": "Vehicle 1",
        "count": 1
      },
      {
        "type": "STRUCTURE",
        "text": "two lane undivided roadway",
        "count": 1
      },
      {
        "type": "STRUCTURE",
        "text": "curve",
        "count": 1
      },
      {
        "type": "MODEL_YEAR",
        "text": "1995",
        "count": 1
      },
      {
        "type": "CONDITION",
        "text": "negotiating",
        "count": 1
      }
    ],
    "language": "en"
  }
  

• 관계

  다음 명령은 text 매개변수를 사용하여 전달된 문장에 있는 관계를 찾습니다.

  curl --user "apikey":"{apikey}" "{url}/v1/analyze?version=2018-09-21"
  --request POST
  --header "Content-Type: application/json"
  -d '{"text": "Vehicle 1, a 1995 Honda Civic was traveling north on a two lane
         undivided roadway, negotiating a curve to the left on an upgrade.",
          "features": {
            "relations": {
              "model": "your-model-id-here"
            }
          }
       }'
  

  서비스는 사용자 정의 모델에 정의된 관계 유형을 발견한 인스턴스의 JSON 오브젝트를 리턴합니다.

  {
    "relations": [
      {
        "type": "timeOf",
        "sentence": "Vehicle 1, a 1995 Honda Civic was traveling north
         on a two lane undivided roadway, negotiating a curve to
         the left on an upgrade.",
        "score": 0.954254,
        "arguments": [
          {
            "text": "1995",
            "entities": [
              {
                "type": "Date",
                "text": "1995"
              }
            ]
          },
          {
            "text": "Honda Civic",
            "entities": [
              {
                "type": "SportingEvent",
                "text": "Honda Civic"
              }
            ]
          }
        ]
      },
      {
        "type": "locatedAt",
        "sentence": "Vehicle 1, a 1995 Honda Civic was traveling north
         on a two lane undivided roadway, negotiating a curve to
         the left on an upgrade.",
        "score": 0.40592,
        "arguments": [
          {
            "text": "negotiating",
            "entities": [
              {
                "type": "EventMeeting",
                "text": "negotiating"
              }
            ]
          },
          {
            "text": "roadway",
            "entities": [
              {
                "type": "Facility",
                "text": "roadway"
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ],
    "language": "en"
  }
  

자세한 내용은 Natural Language Understanding 문서를 참조하세요.

프로시저

모델을 배치 취소하거나 모델 ID를 찾으려면 다음 작업을 수행하십시오.

1. Knowledge Studio를 시작하십시오.
2. 오른쪽 상단 메뉴 표시줄의 설정 메뉴에서 배치된 모델 관리를 선택하십시오.
3. 배치된 모델의 목록에서 보거나 배치 취소할 모델을 찾으십시오.
4. 모델을 배치 취소하려면 해당 행의 마지막 열에서 모델 배치 취소를 클릭하십시오.
5. 모델 ID를 찾으려면 모델 ID 열을 보십시오.

또는 규칙 기반 모델 및 기계 학습 모델의 버전 페이지에서 모델의 배치를 취소할 수 있습니다.

시작하기 전에

관계 유형을 식별하고 이에 어노테이션을 작성하려는 경우에는 둘 이상의 관계 유형을 정의하고, 모델을 내보내기 전에 기준 실제값 내 관계의 인스턴스에 어노테이션을 작성해야 합니다. 한 관계 유형만을 정의하고 어노테이션 작성하는 것은 IBM Watson Explorer 릴리스 11.0.1.0에서 후속 문제를 발생시킬 수 있습니다.

이 태스크에 대한 정보

이제 기계 학습 모델이 특정 도메인의 엔티티 및 관계를 인식할 수 있도록 훈련되었으므로, 이를 IBM Watson Explorer에서 활용할 수 있습니다.

IBM Watson Explorer에서 모델을 내보내고 사용하는 방법을 설명하는 간단한 동영상을 시청하세요.

프로시저

IBM Watson Explorer에서 기계 학습 모델을 활용하려면 다음 단계를 완료하십시오.

1. Knowledge Studio 관리자 또는 프로젝트 관리자로 로그인하여 작업공간을 선택하십시오.

2. 기계 학습 모델 > 버전을 선택하십시오.

3. 현재 모델 내보내기를 클릭하십시오.

   Lite 플랜 구독을 보유하고 있는 경우에는 내보내기 옵션을 사용할 수 없습니다.

   모델이 ZIP 파일로 저장되며 이 파일을 다운로드할지 묻는 프롬프트가 표시됩니다.

4. 이 파일을 로컬 시스템에 다운로드하십시오.

5. IBM Watson Explorer 애플리케이션에서 모델을 가져오십시오.

   그 후에는 모델을 Watson Explorer Content Analytics의 기계 학습 모델에 맵핑할 수 있습니다. 맵핑 단계를 수행한 후 문서를 크롤링하면 모델이 자신이 인식하는 엔티티 및 관계의 인스턴스를 찾습니다. IBM Watson Explorer에서 모델을 가져오고 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 통합을 설명하는 기술 문서를 참조하세요: Watson Explorer에서 Knowledge Studio 의 머신 러닝 어노테이터 사용하기.