Halaman ini menjelaskan cara menyiapkan set data yang diperlukan untuk menghasilkan output prediksi.
Sebelum memulai
Sebelum memulai, Anda memerlukan hal berikut:
- model
- Untuk mendaftarkan semua pihak yang muncul dalam set data yang Anda gunakan untuk prediksi
Membuat set data untuk prediksi
Anda dapat membuat prediksi menggunakan set data yang sudah ada (misalnya, set data yang Anda gunakan untuk pengujian kembali). Namun, dalam lingkungan production, sebaiknya buat set data baru untuk setiap prediksi yang dijalankan:
- Sebagai pelanggan, Anda bertanggung jawab atas semua pelacakan silsilah dari set data ke model. Untuk memastikan data tetap tidak berubah, sebaiknya buat snapshot tabel BigQuery Anda setelah validasi data diteruskan. Jika Anda tidak mengambil snapshot data, operasi AML AI akan membaca tabel BigQuery setiap kali operasi menggunakan set data, sehingga perubahan pada set data dapat memengaruhi penyesuaian, pelatihan, pengujian kembali, dan prediksi.
- Ikuti panduan di bagian Menyiapkan Data untuk AML AI guna membuat set data AML AI terpisah untuk prediksi menggunakan tabel yang Anda ambil snapshotnya pada Langkah 1. Untuk membuat set data dan tabel BigQuery, Anda dapat menggunakan perintah di Menyiapkan set data dan tabel BigQuery.
Menyiapkan tujuan output
AML AI menghasilkan output prediksi (skor risiko dan penjelasan) saat Anda membuat resource hasil prediksi.
Output prediksi dikirim ke BigQuery. Sebelum membuat hasil prediksi, Anda harus membuat set data BigQuery untuk output ini. Set data BigQuery apa pun dapat digunakan untuk output prediksi, selama izin yang benar diberikan dan set data berada dalam project yang sama tempat API diaktifkan.
Membuat skor risiko dan penjelasan
Setelah memiliki set data untuk prediksi, resource model terlatih, dan set data BigQuery untuk output, Anda dapat membuat hasil prediksi. Untuk melakukannya, lihat Membuat dan mengelola hasil prediksi.