前のステップで モデルの評価 しました。
ここから、学習済みの予測モデルを クラウドに発行 して Web サービスとしてクライアントから利用できるようにします。
Web サービス化するメニュー項目が無効化されているかもしれません。
Web サービスを作成するには、メニュー項目を有効にしなければなりません。
- メニュー項目を有効にするには、Experiment 全体を改めて実行 します。
[Run]-[Run] で Experiment 全体を実行できます。
- Experiment 全体の実行が完了すると、Web サービス化のメニューが有効されることを確認します。
Web サービスとして発行するためには、予測モデル を作成します。
予測モデルは、学習済みモデルから自動的に生成できます。
ただし自動生成された予測モデルは、一般には一部変更する必要があります。
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"Two-Class Neural Network" から接続された Train Model モジュールを選択します。
Experiment に複数の Train Model を配置している場合は、どちらの Train Model を Web サービス化するかを選択します。
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ウィンドウ下部の [SET UP WEB SERVICE]-[Predictive Web Service [Recommended]] を選択します。
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少し待つとWeb サービスが自動生成されます。
この時点では、Web サービスはまだクラウドへは発行されていません。
自動生成された予測モデルでは、予測モデルへの入力（Web service input）は "Select Columns in Dataset" に接続されています。
この場合は、今回の学習に使用しなかった列（PassengerId, Name など）もWeb サービスのパラメーターとして渡さなければなりません。
不要な入力をしなくてもいいように、予測モデルの Experiment を変更します。
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"Web service input" の接続を変更します。
"Web service input" と "Select Columns in Dataset" との間の接続を選択します。続いて、Del キー を押して、接続を削除します。見やすいように各モジュールの位置を変更してもかまいません。
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"Web service input" の出力ノードと "Apply Transformation" の入力ノードとを接続します。
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[Select Columns in Dataset] モジュールを選択して、Properties の [Launch column selector] をクリックします。
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"SELECTED COLUMNS" にある "Survived" を選択して [<] をクリックします。Survived 列が "AVAILABLE COLUMNS" に移動します。最後に [ok] します。
"Survived" 列を削除するのは、Survived は予測対象の列だからです。Web サービス呼び出しのパラメーターとして Survived を渡す必要はありません。
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[Run]-[Run] で全体を実行します。
これで、Web サービス化する予測モデルが完成しました。
予測モデルをクラウドに発行します。
- [DEPLOY WEB SERVICE] をクリックします。
- 自動的に Web Service 画面に遷移します。
以上で、クライアントから Web サービスを利用できるようになりました。
次のステップ で、実際にクライアントから Web サービスを呼び出してみます。